ESTUDIO DE ESTIMACIÓN DE INGRESO DE CAUSAS PARA EL …...últimos años de información disponible, lo que presenta una similitud con el total de ingreso de causas civiles. Otra aplicación

ESTUDIO DE ESTIMACIÓN DE INGRESO DE CAUSAS

PARA EL SISTEMA DE JUSTICIA CIVIL BAJO EL

ACTUAL RÉGIMEN DE FUNCIONAMIENTO

INFORME FINAL

EMG CONSULTORES S.A.

PARA: MINISTERIO DE JUSTICIA

2

ÍNDICE

I INTRODUCCIÓN .................................................................................................................................. 4

I.1 Objetivo General ...................................................................................................... 4

I.2 Objetivos Específicos .............................................................................................. 4

II MARCO TEÓRICO ............................................................................................................................... 5

II.1 Modelos y sus Aplicaciones .................................................................................... 6

II.1.a ARIMA ............................................................................................................. 6

II.1.b Holt-Winter ....................................................................................................... 7

II.1.c Vectores Autorregresivos ................................................................................. 8

II.1.d Modelos de Regresión Clásicos ........................................................................ 9

II.2 Elección de Metodologías de Estimación y Selección de Modelos ....................... 11

II.2.a Modelos a Utilizar .......................................................................................... 11

II.2.b Definición de la Metodología para la Comparación de Modelos ................... 12

III ANÁLISIS DESCRIPTIVO Y COMPOSICIÓN DE BASE DE DATOS ........................................ 13

III.1 Depuración y Validación de la Base de Datos ................................................... 13

III.1.a Descripción de la Base de Datos .................................................................... 13

III.1.b Depuración de la Base de Datos ..................................................................... 13

III.2 Análisis Estadístico a Nivel Nacional ................................................................ 16

III.2.a Análisis de Tendencia ..................................................................................... 17

III.2.b Análisis de Estacionalidad .............................................................................. 18

III.3 Análisis Estadístico a Nivel Regional ............................................................... 18



III.4 Análisis Estadístico por Tipo de Procedimiento ................................................ 25



III.5 Análisis por Juzgado .......................................................................................... 30

III.6 Análisis por Materias ......................................................................................... 32

IV DISEÑO, COMPARACIÓN, ESTIMACIÓN Y PROYECCIÓN DE MODELOS

ESTADÍSTICOS ............................................................................................................................................ 40

IV.1 Elección de Series a Estimar .............................................................................. 40

IV.2 Análisis del Comportamiento de la Economía en Relación al Ingreso Nacional

de Causas Civiles .............................................................................................................. 40

IV.3 Selección de Modelos Estadísticos a Estimar y Proyección de Ingreso de Causas

41

3

IV.3.a Estimación y Proyección Ingreso de Causas a Nivel Nacional Incorporando

todas las Materias ......................................................................................................... 42

IV.3.b Estimación y Proyección Ingreso de Causas a Nivel Nacional Desagregando

las Materias de Mayor Relevancia ............................................................................... 46

IV.3.c Estimación y Proyección de Ingreso de Causas a Nivel de Corte de

Apelaciones .................................................................................................................. 52

V CONCLUSIONES ................................................................................................................................ 59

VI BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................................................. 63

VII ANEXOS ................................................................................................................................................ 64

4

I INTRODUCCIÓN

En el marco de la reforma a la Justicia Civil, con el objeto de generar antecedentes de base

para la implementación de la reforma, se encargó a EMG Consultores la ejecución del

estudio “Estimación de Ingreso de Causas para el Sistema de Justicia Civil bajo el Actual

Régimen de Funcionamiento”. Los objetivos generales y específicos del estudio son:

I.1 OBJETIVO GENERAL

Estimación de los ingresos de causas al Sistema de Justicia Civil para los años 2010-2014

bajo el actual régimen de funcionamiento (sin reforma).

I.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

- Analizar descriptivamente el comportamiento histórico del ingreso de causas al

Sistema de Justicia Civil.

- Realizar un análisis comparado de distintas metodologías aplicadas para la

construcción de modelos predictivos y de estimación en general, y en el Sistema de

Justicia en particular.

- Diseñar, construir e implementar un modelo matemático y/o estadístico que permita

estimar y/o proyectar los ingresos de causas al Sistema de Justicia Civil bajo el

actual régimen de funcionamiento (sin reforma).

El documento que a continuación se presenta corresponde al Informe Final estructurado de

la siguiente manera:

En la sección 2 de este informe se presenta un análisis comparativo de las metodologías

implementadas en diversos estudios, metodologías de estimación y selección de modelos a

utilizar, concluyendo con una selección de modelos a utilizar y criterios de selección. La

sección 3 incluye un análisis descriptivo de las series de ingreso de causas, de acuerdo a

todas sus desagregaciones e incorpora un análisis de tendencia y estacionalidad, a nivel

nacional, regional y por procedimientos. La sección 4 presenta las estimaciones y

proyecciones de las series de ingreso de causas, tanto a nivel nacional como regional.

Finalmente, la sección 5 presenta las conclusiones del estudio realizado.

5

II MARCO TEÓRICO

Las predicciones de variables se realizan basándose en la relación entre lo conocido y lo

que se debe prever. Si se logra determinar cómo lo conocido se relaciona con el evento

futuro, se podrán obtener proyecciones de calidad y que pueden aportar a tomar decisiones.

En este sentido, cobra importancia el uso de modelos que, como simplificación de la

realidad, permiten identificar las principales variables y relaciones entre variables de un

fenómeno.

La investigación empírica proporciona estimaciones de parámetros asociados a modelos

que se quieren validar, tales como las elasticidades o las propensiones marginales a

consumir y, normalmente, intenta medir la validez de la teoría mediante la evaluación del

comportamiento de los datos observables.

En la modelación econométrica existen distintos tipos de datos:

- los de corte transversal: muchos sujetos de estudio en un momento del tiempo,

- los de serie de tiempo: una variable de estudio a través del tiempo

- y los de panel: muchas variables y/o sujetos de estudio a través del tiempo.

En el presente estudio, se utilizarán datos de serie de tiempo, específicamente los ingresos

de causas civiles al Sistema de Justicia Civil.

Para la estimación y posterior proyección de series temporales, los modelos que usualmente

se utilizan son los siguientes1: ARIMA, regresión lineal con predictores y tendencia, Holt-

Winter y VAR (Vectores Autorregresivos), los cuales poseen distintas aplicaciones de

acuerdo a las características de las series que se quiere estimar.

Estos modelos dan cuenta de diversas características en su metodología de estimación,

implementación y características de los datos para su estimación. Por esto, es importante

establecer la estructura de las series temporales en términos de:

- su tendencia, esto es, el patrón de conducta media en el largo plazo de las series

- su estacionalidad, definida como la regularidad en la conducta intra-anual de los

datos (los ingresos de causas poseen una frecuencia mensual, por lo que aplica el

estudio de este patrón).

El estudio de esta estructura podrá definir qué modelo a priori podrá ser el que mejor pueda

ajustarse a los datos.

Con el objeto de situar las metodologías que se aplicaron en este estudio, en la primera

sección se sintetiza las principales características de modelos que son utilizados en la

estimación y proyección de series temporales, presentando además una revisión de diversos

estudios que utilizan modelos alternativos de proyección de variables.

1 Véase: Hamilton, James, “Time Series Analysis”, capítulos 3, 4, 8 y 11.

6

II.1 MODELOS Y SUS APLICACIONES

Esta sección tiene como finalidad describir los modelos estadísticos y a la vez informar

respecto a los resultados de la revisión de estudios que utilizan estas metodologías en la

estimación y posterior proyección de series temporales. El criterio de selección de

bibliografía incluye estudios en que:

- Se aplican modelos econométricos a series temporales.

- La variable a estimar tiene similitud con la variable ingreso de causas.

- Se realizan proyecciones de variables con tendencia y/o estacionalidad marcada en

el tiempo.

Los modelos estadísticos analizados para efectos del presente estudio se muestran a

continuación:

II.1.a ARIMA

La metodología ARIMA, (modelos Autorregresivos Integrados de Media Móvil), son muy

utilizados en proyecciones dada su alta versatilidad y poder de predicción. Esta

metodología posee dos componentes, el autorregresivo AR(p); donde la serie se mueve de

acuerdo a valores pasados de la misma; y el componente de media móvil MA(q); en el cual

la serie se mueve de acuerdo a promedios pasados de la serie.

Para obtener buenos resultados, las series a estimar deben ser estacionarias, es decir que el

promedio y la varianza de la serie debe ser constante en el tiempo. Existen diversas

maneras de determinar si una serie es o no estacionaria, a través de gráficos de líneas,

función de auto-correlación (correlación con todos los valores pasados de la variable) y/o

función de auto-correlación parcial (correlación con algún valor pasado en especial). Sin

embargo, en este estudio se utilizará un test estadístico de raíz unitaria, el que se

implementará en este estudio será específicamente el de Dickey-Fuller2.

Si la serie resulta ser no estacionaria, entonces ésta se debe integrar, lo que es igual a

obtener la tasa de crecimiento. Es aquí donde aparece el concepto de integración. La

estructura de esta tipología de modelación es la siguiente:

donde:

Yt: variable que se desea estimar

p y q son los órdenes de los componentes autorregresivos y de media móvil

respectivamente

son los parámetros a estimar

2 Ver Anexo Metodológico Nº 5 punto Nº 1

7

: orden de integración de la serie de datos que se desea estimar

Esta metodología de estimación posee como ventaja, que además de utilizar la historia de la

serie como variable explicativa, es posible incluir variables exógenas que mejoren las

estimaciones y posteriores predicciones de las variables a estimar.

Ejemplos de Aplicaciones:

En el ámbito judicial, se revisaron dos estudios que aplican este método para proyectar

variables temporales. El primero de estos estudios es el “Estudio de estimación de la

población penitenciaria en Chile”3, el cual utiliza el modelo ARIMA para estimar y

proyectar la variable población penitenciaria que posee frecuencia mensual entre los meses

de enero de 2000 y diciembre de 2007 (series de 96 observaciones), buscando proyectar el

período comprendido entre los años 2008 y 2012 (incluyendo ambos). Si bien los datos en

este estudio, no presentaban una estacionalidad marcada, si poseían una tendencia en los

últimos años de información disponible, lo que presenta una similitud con el total de

ingreso de causas civiles.

Otra aplicación se encuentra en la Dirección General de Estadística y Planeación Judicial

de México, donde realizan proyecciones de los ingresos y egresos de causas de distintas

jurisdicciones del país y ámbitos judiciales, utilizando información de frecuencia mensual a

partir del año 2004 hasta la fecha en que se realice la proyección4.

Esta metodología es utilizada con bastante frecuencia por los Bancos Centrales, con

aplicaciones en la proyección de distintas variables macroeconómicas. como

ejemplificación es posible hacer referencia a Sinha y otros (2010) quienes estudiaron el

comportamiento de la economía en India antes, durante y después de la reciente crisis

financiera. Para pronosticar cómo responderá la economía una vez terminada la recesión se

utiliza ARIMA con la finalidad de hacer una predicción de diversas variables

macroeconómicas, entre las que se encuentra el PIB.

II.1.b Holt-Winter

Existen modelos para analizar series temporales a través de los llamados métodos clásicos

de descomposición. En este caso se suele considerar que la serie se puede descomponer en

todos o algunos de los siguientes factores: a) tendencia, b) factor cíclico, c) estacionalidad y

d) componente irregular.

Según los métodos de descomposición, las series son resultado de la integración de esos

cuatro componentes, ya sea de modo aditivo o multiplicativo. Así, cuando una serie sigue

un esquema multiplicativo y presenta estacionalidad, el método de la razón con respecto a

la media móvil es el más apropiado, por su consistencia y uso, para eliminar el factor

estacional. Una vez que la serie está desestacionalizada, es posible realizar predicciones

para periodos futuros. En las series temporales que siguen una tendencia aproximadamente

lineal, y además están sometidas a la incidencia del factor estacional, el método de la

3 Estudio realizado por la Fundación Paz Ciudadana y encargado por el Ministerio de Justicia, finalizado en

Septiembre de 2008. 4 Es un servicio que se encuentra disponible en la web de libre acceso, proyectando hasta seis meses

posteriores a la fecha que se realiza la proyección.

8

predicción más adecuado resulta ser el método de Holt-Winter. La aplicación de este

método parte de un modelo teórico que será la base para la predicción y que se expresa de

la siguiente forma:

Donde es el componente permanente, la pendiente de la recta y el factor estacional

multiplicativo. El método plantea tres ecuaciones fundamentales para estimar estos

componentes.

Para realizar predicciones utilizando el método de Holt-Winter, se requiere conocer los

valores iniciales y los de las constantes α, β y γ. Los valores iniciales necesarios para iniciar

los cálculos recursivos son L+2, correspondientes a los L factores estacionales del año

anterior, a la primera observación y al nivel y pendiente del período 0. Este método es

especialmente aconsejable cuando la serie histórica muestre cierta tendencia a crecer o

decrecer.


Una aplicación de esta modelación, aplicada a ingreso de causas se presenta en México, en

la Dirección General de Estadística y Planeación Judicial, donde es utilizado de manera

alternativa a la modelación ARIMA.

Otra aplicación es la que hacen Jiménez y otros (2006). Ellos realizan un análisis de la

capacidad predictiva tanto del procedimiento de Holt-Winter como del método ARIMA,

llevándose a cabo un estudio a partir de una serie con estacionalidad, procedente del sector

turístico. La serie utilizada es “viajeros alojados en establecimientos hoteleros de la

provincia de Almería” durante el periodo 1993-2002. Una vez obtenidas las estimaciones a

través de ambos métodos, se comparan las predicciones obtenidas mediante ambos métodos

con los valores reales de la serie para el año 2003. Concluyen que, en el caso de esta

variable, los modelos ARIMA generan mejores resultados que los procedimientos clásicos

de descomposición de series temporales mediante el método Holt-Winter. No obstante, los

resultados obtenidos por los investigadores indican que ambas metodologías tienen una

capacidad predictiva similar.

II.1.c Vectores Autorregresivos

Un modelo del tipo vector autorregresivo (VAR) se utiliza cuando se requiere caracterizar

las interacciones simultáneas entre un grupo de variables.

9

Un VAR es un modelo de ecuaciones simultáneas formado por un sistema de ecuaciones

sin restringir. En estos modelos los valores actuales de las variables del modelo no aparecen

como variables explicativas, si no que los valores pasados (rezagos) de estas tratan de

explicar el comportamiento actual.

VAR es muy útil cuando existe evidencia de simultaneidad entre un grupo de variables, y

que sus relaciones se transmiten a lo largo de un determinado número de periodos. Al no

imponer ninguna restricción sobre la versión estructural del modelo, no se incurre en los

errores de especificación que dichas restricciones pudieran causar al ejercicio empírico. Es

más, la principal motivación detrás de los modelos VAR, es resolver el problema de

identificación de variables exógenas. La estructura de un VAR con dos variables posee la

siguiente forma funcional:


En Jaramillo5, se utiliza la metodología de Vectores Autorregresivos en conjunto con otras

metodologías en las que se incluye ARIMA. Esas estimaciones, tienen como objetivo

proyectar variables macroeconómicas de la economía chilena, entre los que se encuentra el

producto (PIB), el cual es proyectado a distintos períodos. Se encontró evidencia de que en

el largo plazo (dos años), la estimación mediante esta metodología, puede producir mejores

resultados respecto a otro tipo de modelaciones, entre estas, el ya mencionado ARIMA.

En Robertson y Tallman6, realizan proyecciones a dos años de series de precios, desempleo

y crecimiento del PIB, las cuales poseen un fuerte componente estacional (PIB y

Desempleo principalmente) y en el caso del PIB existe presencia de una tendencia. En este

estudio utilizan la modelación VAR de acuerdo a diversas variantes para estimar, y

posteriormente proyectar las series mencionadas de acuerdo a un procedimiento iterativo

para encontrar los mejores predictores de las variables, ya sean rezagos de las mismas u

otros determinantes.

II.1.d Modelos de Regresión Clásicos

El modelo lineal de regresión clásico presenta la siguiente estructura:

donde corresponde a la variable que se busca explicar (variable dependiente), es la

matriz de variables explicativas (variables independientes), que si bien pueden ser

aleatorias, en la mayoría de los casos se asume que son variables de control.

La ecuación contiene parámetros que, por lo general, se buscan estimar: y . El primero

de estos, se puede interpretar como aquella magnitud que no es explicada por la variable

5 “Estimación de VAR Bayesianos para la Economía Chilena”, Documentos de Trabajo del Banco Central,

2008 6 “Vector Autoregressions: Forecasting and Reality”, Federal Reserve Bank of Atlanta, 1999

10

independiente, mientras que el segundo corresponde al grado de dependencia lineal que

existe entre la variable dependiente y las independientes. En tanto es una variable

aleatoria, que representa los imponderables entre las variables modeladas. Para tratar estos

errores, se asumen supuestos, por ejemplo: que los errores son independientes e

idénticamente distribuidos siguiendo una distribución normal (supuesto de normalidad) con

esperanza 0 y la misma varianza (supuesto de homocedasticidad); que los errores son

independientes de la o las variables explicativas.

Existen varios métodos para estimar los parámetros del modelo, generalmente el más usado

para estimar estos modelos es el de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) con el cual

podemos encontrar estimadores de y , que se denotan por y respectivamente.

En series de tiempo, estos modelos pueden ser utilizados para incorporar distintas variables

que determinen la variable dependiente en el tiempo. Además de esto, es posible incorporar

una variable de tendencia (lineal, cuadrática u alguna otra especificación) con el fin de

capturar esta característica si es que se encuentra presente, ya sea esta positiva o negativa.


En el estudio “Estimación de la demanda en el nuevo procedimiento laboral (Período 2008-

2010)”7, se utilizan tres modelos distintos para la estimación de demandas laborales, los

cuales presentan la misma modelación teórica de regresión clásica, cambiando solamente la

estructura de los modelos y la composición de las variables.

Modelo 1: El primer modelo que se utiliza en este estudio es el de Regresión Lineal

múltiple para todo el período bajo estudio, el cual posee la siguiente estructura:

Modelo 2: Modelo de regresión múltiple considerando las variaciones porcentuales anuales

de las variables respecto al año precedente. Este es el segundo modelo empleado, el cual

fue empleado para todo el período bajo estudio y posee la siguiente estructura:

Modelo 3: El tercer modelo que se utiliza es el de regresión simple, donde se utiliza como

variable independiente tan solo una variable. Este modelo presenta la siguiente estructura:

De los tres modelos utilizados en este estudio, tan solo el modelo 3 de regresión simple

presentó resultados significativos estadísticamente, siendo descartados los otros dos

modelos. Se utilizaron diversas variables explicativas en este estudio, resultando

estadísticamente significativas solamente el tiempo, la población urbana y el promedio de

la serie dividida en tres períodos.

Otro estudio analizado, es el “Impacto de la reforma a la Ley Nº 19.968 en la demanda de

ingresos de los tribunales de familia y del Sistema Nacional de Mediación” en el cual

7 Estudio realizado por la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, finalizado en Agosto de 2007

11

utilizan este método de estimación, usando la variable tiempo como explicativa, modelo

que adquiere la siguiente forma funcional:

Donde t representa el tiempo en que se desarrolla la serie a estimar. En este estudio se

utilizaron series mensuales en la estimación, resultando ser no significativa la variable t, sin

embargo, al trimestralizar las series se logró obtener estimaciones con parámetros

estadísticamente significativos. Sin embargo, algunos resultados de estas estimaciones

arrojaban valores negativos, por lo que se decidió al final utilizar como mejor predictor el

promedio de los ingresos.

II.2 ELECCIÓN DE METODOLOGÍAS DE ESTIMACIÓN Y SELECCIÓN DE MODELOS

II.2.a Modelos a Utilizar

Según lo mencionado en la sección anterior es posible observar que los modelos señalados

al inicio de la sección, se han utilizado para la estimación y proyección de variables

similares a la que interesa a este estudio: el ingreso de causas civiles. En síntesis, estos

modelos son:

Modelos ARIMA: esta es una de las metodologías de mayor uso (a nivel general)

en la estimación y posterior proyección de series temporales, dada su versatilidad

y adaptación a distintos tipos de series. De acuerdo a la bibliografía revisada, es

también el modelo de mayor recurrencia en la estimación y posterior proyección

de series. Mencionado esto, se utilizará esta modelación como una de las

alternativas para proyectar las series de ingreso de causas del presente estudio.

Modelos de Holt-Winter: esta Modelación, utiliza tanto componentes estacionales

como de tendencia al proyectar una serie de datos, si estos componentes se

encuentran fuertemente presentes y de manera regular en estas series, este tipo de

modelación puede ser de gran utilidad.

Modelo de Regresión Clásico: se utilizará este modelo de estimación utilizando

como variable dependiente al tiempo, en primera instancia, y explorando otras

variables que puedan definir el comportamiento de las causas civiles, tales como,

el movimiento de la economía, tasa de crecimiento de la población, entre otras.

Vectores Autorregresivos (VAR): esta metodología, revisada en la sección

anterior, puede resultar útil en este estudio ya que se observa que el

comportamiento a nivel general y específicamente en algunos tipos de causas,

sigue en mayor o menor grado el comportamiento de la economía, lo que

permitiría modelar series de ingresos, con algunas variables económicas..

Estas metodologías serán utilizadas como alternativas para la estimación y proyección de

las series de ingresos de causas civiles del Sistema de Justicia Civil. Para establecer cuál es

el modelo de mejor ajuste, en la siguiente sección se revisa metodologías o criterios de

selección de modelos.

12

II.2.b Definición de la Metodología para la Comparación de Modelos

La comparación entre distintos modelos de estimación y proyección, se realiza

generalmente con medidas de los residuos o errores de predicción. En este estudio se

utilizarán al menos tres mediciones de comparación de residuos intra-muestra:

i. Error Cuadrático Medio (ECM):

ii. Error Absoluto Medio (EAM):

iii. Error Absoluto Medio Porcentual (EAMP):

Estas tres fórmulas de comparación de modelos, corresponden a medidas utilizadas para

realizar comparaciones intra-muestra.

Para aplicar estos criterios de selección, las estimaciones se realizarán hasta el mes de

diciembre de 2008 con los modelos señalados en la sección previa, proyectando el período

comprendido entre los meses de enero de 2009 hasta diciembre de 2010. Una vez realizada

la proyección, se calcula el error de la predicción (dado que se cuenta con la información

real para este período, es posible hacer este cálculo), y posteriormente se realiza el cálculo

de los criterios de comparación. El modelo que presente menor valor en estas mediciones,

es el que presenta una mejor predicción, por ende es el modelo a elegir.

De no ser concluyentes estos criterios de selección de modelos, adicionalmente se

calcularán las siguientes medidas:

i) Coeficiente de Determinación ( ):

ii) Bayesian Information Criterion (BIC):

Estos criterios, utilizan solamente la información con la cual se realiza la estimación, por

ejemplo, en el caso que se estime hasta diciembre de 2008, utilizan los errores que se

producen dentro del período 2000-2008, no los de la predicción del período enero 2009 y

diciembre 2010, por lo que se consideran como complementarios a los antes revisados, ya

que no evalúan la predicción, sino el ajuste del modelo8 dentro del período de estimación.

Al igual que los anteriores, el modelo que presente menores valores de estos criterios, es el

que se escoge.

Una vez seleccionados los modelos a utilizar, se ampliará la muestra a los datos restantes y

se realizarán las predicciones fuera de la misma.

8 El ajuste del modelo se refiere a cuán bien es predicha la variable dependiente por un modelo.

13

III ANÁLISIS DESCRIPTIVO Y COMPOSICIÓN DE BASE DE DATOS

En esta sección se realiza un análisis descriptivo de los ingresos de causas civiles a los

tribunales correspondientes durante el período comprendido entre enero de 2000 hasta

diciembre de 2010.

III.1 DEPURACIÓN Y VALIDACIÓN DE LA BASE DE DATOS

III.1.a Descripción de la Base de Datos

Los datos con que se realizará este análisis (así como el resto del estudio) fueron enviados

por la Corporación Administrativa del Poder Judicial, en adelante CAPJ, en una base de

datos en formato Excel, la cual se compone de ocho columnas características de los

ingresos de causas, las cuales se definen a continuación:

Fec Periodo: año en el cual es ingresada la causa

Num Mes: mes en el cual es ingresada la causa

Cod_Corte: código de la Corte a la cual pertenece jurisdiccionalmente el juzgado

donde se ingresa la causa

Gls_Corte: nombre de la Corte a la cual pertenece jurisdiccionalmente el juzgado

donde se ingresa la causa

Cod Tribunal: código del juzgado donde se ingresa la causa

Gls_Tribunal: nombre del juzgado donde se ingresa la causa

Cod Materia: código de la materia ingresada

Gls_Materia: materia ingresada

Cod_Procedimiento ó Cod_Grupo de Materia: código del grupo de materia al cual

pertenece la materia ingresada

GLS_Grupo de Materia: nombre del grupo de materia al cual pertenece la materia

ingresada

Ingreso: Número de ingreso de causas ingresadas en el mes y tribunal

correspondiente de una materia asociada

A modo de ejemplo, se muestra en el siguiente cuadro, una fila de información con la

respectiva característica:

Cuadro 1: Ejemplo de información entregada por la CAPJ

Fec Periodo Num Mes Cod_Corte Gls_Corte Cod Tribunal Gls_Tribunal Cod Materia Gls_Materia Cod_Procedimiento Gls_Gupo_Materia Ingreso

2004 1 10 C.A. Arica 2 1º Juzgado de

letras de Arica A13 Alimentos S Sumario 3

III.1.b Depuración de la Base de Datos

La base de datos entregadas por la CAPJ, fue unificada al momento de la entrega, ya que se

encontraba separada por años, posteriormente al realizar un análisis del total de datos, se

14

encontraron algunas inconsistencias, las cuales son depuradas. Estas depuraciones son

explicadas a continuación.

Valores Atípicos

Para analizar la base de datos, se definió rangos de valores atípicos; esos rangos fueron

aplicados a las desagregaciones hechas a nivel regional o por grupo de materias. Cuando se

detectó algún valor o rango de valores atípicos a cada nivel, se examinó su pertenencia a

juzgados y/o materias, para explicar los casos atípicos por razones jurídicas, económicas,

contingentes, o de otra índole. Es así como se realizó un análisis de cada Corte,

encontrando los siguientes datos atípicos:

Cuadro 2: Datos Atípicos por Corte de Apelaciones

Corte con Jurisdicción en Dato Atípico

Arica y Parinacota Enero de 2007 y diciembre de 2010

Tarapacá Sin datos Atípicos

Antofagasta Sin datos Atípicos

Atacama Enero y mayo de 2007

Coquimbo Enero de 2008, marzo y abril de 2009

Valparaíso Enero de 2001 y marzo a mayo de 2009

Santiago Descenso en marzo y abril de 2010 a causa del terremoto además de Agosto 2006 y enero de 2009

San Miguel Abril a diciembre de 2010

O’Higgins Junio de 2001 y 2009, marzo de 2008 y mayo de 2010

Maule Descenso en marzo y abril de 2010 a causa del terremoto

Chillán Descenso en marzo de 2010 a causa del terremoto además de marzo de 2000 y abril de 2009

Concepción Descenso en marzo de 2010 a causa del terremoto, además de marzo de 2000

La Araucanía Sin datos Atípicos

Los Ríos Sin datos Atípicos

Los Lagos Sin datos Atípicos

Aysén Diciembre de 2001

Magallanes Junio de 2003

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.

Las series de datos que poseen outliers (con excepción de los causados por el terremoto que

afectó a la zona centro-sur de Chile el año 2010), fueron desagregados a nivel de juzgados,

encontrándose ciertos errores a este nivel para las regiones que se señalan en el cuadro

anterior, a los que se suman otros tipos de errores presentes en los juzgados, tales como:

comienzo tardío en las series (las series comenzaban con posterioridad a enero de 2000),

finalización temprana (los datos finalizaban antes de diciembre de 2010), lagunas (a las

series le faltaban datos en algún período entre enero de 2000 y diciembre de 2010), datos

atípicos (la serie ascendía o descendía abruptamente en algún punto de la serie) y, por

último, datos insuficientes en las series (algunos juzgados presentaban información para

uno o dos meses).

Con la finalidad de subsanar estas carencias, se le envió a la CAPJ las dudas sobre la

totalidad de los juzgados donde se detectaron estos inconvenientes, pudiendo subsanar, ya

sea por el envío de nueva información, o aclaración de que los datos eran los correctos, la

mayoría de las series que presentaban datos atípicos, datos insuficientes y algunos

correspondientes a comienzos tardíos y de finalización anticipada.

Esta corrección de datos o aclaración del comportamiento endógeno del sistema por parte

de la CAPJ, generó que el 81% del total de ingreso de causas correspondiente a los

15

juzgados enviados para revisión fuesen subsanados, donde 78,7% correspondió a una

aclaración del comportamiento del sistema y un 2,3% a una actualización de la información

entregada para tres juzgados que se encontraban incompletos. El resto, que corresponde a

un 19% del total enviado a revisión, no pudo ser subsanado, el cual representa un 8,5%.del

total de ingreso de causas a nivel nacional.

Una vez que se corrigió la mayor cantidad de información desde el origen de la misma, se

procedió a consolidar la base de datos, y revisar si esta corrección logró subsanar los datos

atípicos presentes en la agrupación por Corte de Apelaciones, observándose que esto no

ocurrió en la totalidad de los casos. Los valores atípicos que fueron validados se conservan

en la Base de Datos definitiva y se incluyen en las estimaciones de modelos. No obstante, a

los fines de realizar la proyección del ingreso de causas, estos valores atípicos se sustituyen

por el valor medio de ese mismo mes para los dos años anteriores y posteriores.

Periodo Post Terremoto

Para el caso del período post-terremoto, dado que temporalmente se cierran juzgados en las

regiones señaladas que se ven afectadas por éste (ver Anexo 2), se genera un

comportamiento irregular de las series de ingresos. Este fenómeno es un caso aislado, por

lo que realizar la estimación y posterior proyección sobre las series de ingresos incluyendo

este período, introduciría sesgos no deseados. Para resolver este problema se realizó un

tratamiento a los datos en el período post-terremoto, de manera que los meses mantengan la

regularidad de ingreso de causas histórico.

Creación de nuevos Tribunales de Justicia

Durante el período en análisis, la creación de Tribunales específicos, implicó el traslado de

causas desde los Tribunales Civiles hacia Tribunales de la Familia y Laborales. Dado que el

objetivo del estudio es la proyección del ingreso de causas a los Tribunales Civiles, las

materias que fueron trasladadas a otros Tribunales, se eliminaron de la base de datos. Esto

incluyó a las siguientes materias:

16

Cuadro 3: Materias Eliminadas para efectos de Estimación

Materia Se traslada a

Acción Ley 19585 Tribunales de Familia

Alimentos Tribunales de Familia

Bienes Familiares, declaración de Tribunales de Familia

Divorcio Tribunales de Familia

Divorcio perpetuo Tribunales de Familia

Divorcio temporal Tribunales de Familia

Ejercicio del Derecho a Contraer Matrimonio Tribunales de Familia

Hijo, Acción Reclamación Estado Tribunales de Familia

Jubilar, derecho y cobro de pensiones Tribunales Laborales

Maternidad, impugnación de Tribunales de Familia

Maternidad, Investigación Tribunales de Familia

Matrimonio, nulidad de Tribunales de Familia

Notificación de Cese de Convivencia Tribunales de Familia

Nupcias, autorización contraer segundas Tribunales de Familia

Paternidad, impugnación de Tribunales de Familia

Paternidad, Investigación Tribunales de Familia

Pensiones, reliquidación de Tribunales Laborales

Separación de bienes Tribunales de Familia

Separación Judicial Tribunales de Familia

Separación Judicial Por Común Acuerdo Tribunales de Familia

Separación Judicial por Mutuo Acuerdo Tribunales de Familia

Violencia Intrafamiliar Tribunales de Familia

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ y de la

página Ministerio de Justicia.

Agregación por Procedimiento

Un tercer ajuste realizado en la Base de Datos original, se relaciona con la clasificación

(agregación) de causas de acuerdo al Procedimiento que se sigue en cada caso. Así, se

elabora la variable tipo de procedimiento en base a las materias señaladas en cada caso.

Con estos ajustes y validaciones, la Base de Datos definitiva quedó conformada con la

organización de Materias por Procedimiento que se detalla en el Anexo 3.

El análisis descriptivo que se realizará en esta sección, incluye el examen de la tendencia y

de la estacionalidad de distintos niveles de desagregación de los ingresos de causas. En

particular, este análisis se aplica a las desagregaciones por Corte (región administrativa) por

Procedimiento y por las principales Materias.

III.2 ANÁLISIS ESTADÍSTICO A NIVEL NACIONAL9

La tendencia de la serie Ingreso de Causas es creciente durante el periodo en estudio, con

bajas recurrentes en la serie de datos en los meses de febrero a causa del feriado judicial.

Por otra parte, en el año 2010 se registra un descenso en los ingresos de causas en las

regiones del centro sur del país, lo que se atribuye a las consecuencias del terremoto que se

registró en febrero de ese año, dado que se cerraron juzgados en las regiones afectadas10

. Es

decir, el número de ingresos de causas a tribunales civiles en estas regiones experimentó

una caída que no corresponde a un año normal. Por lo tanto, con el objeto de no

9 Recuérdese que de la Base de Datos se ha eliminado los registros correspondientes a materias que fueron

trasladadas a otros Tribunales (Familia y Laboral). 10

Ver Anexo 2: Cierre de Juzgados a Causa del Terremoto.

17

distorsionar la estimación de parámetros a partir de modelos econométricos, se ha resuelto

estimar las series de ingresos que se vean afectadas por este fenómeno hasta el año 2009,

para no sesgar las estimaciones...

El comportamiento de la serie de Ingreso de Causas entrega la siguiente tasa de crecimiento

anual en el periodo en estudio.

Cuadro 4: Crecimiento Anual del Ingreso de Causas a Nivel Nacional

Año Ingreso de Causas Crecimiento

2000 488,195 -

2001 492,396 0,9

2002 532,336 8,1

2003 737,544 38,5

2004 851,383 15,4

2005 859,183 0,9

2006 1.123.254 30,7

2007 1.438.809 28,1

2008 1.701.304 18,2

2009 1.879.486 10,5

2010 1.655.863 -11,9


III.2.a Análisis de Tendencia

La tasa de crecimiento total en el período es de 239%, lo que entrega una tasa interanual

promedio de 13%. En la trayectoria de ingreso de causas, se advierte poca estabilidad en la

demanda por justicia civil. En efecto, en los años 2001 y 2005 el ingreso de causas aumenta

sólo en un 0,9%, mientras que alcanza un máximo de crecimiento (38,5%) en 2003, y en

2006 y 2007 registra alrededor de un 30% de crecimiento anual.

Esta inestabilidad del crecimiento, no obstante, es consistente con una senda de crecimiento

como la descrita por la línea de tendencia en la Figura 1.

Figura 1: Nivel y Tendencia de los Ingresos de Causas Civiles

0

20.000

40.000

60.000

80.000

100.000

120.000

140.000

160.000

180.000

200.000

en

e-0

0

jun

-00

no

v-00

abr-

01

sep

-01

feb

-02

jul-

02

dic

-02

may

-03

oct

-03

mar

-04

ago

-04

en

e-0

5

jun

-05

no

v-05

abr-

06

sep

-06

feb

-07

jul-

07

dic

-07

may

-08

oct

-08

mar

-09

ago

-09

en

e-1

0

jun

-10

no

v-10

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Tendencia

18

III.2.b Análisis de Estacionalidad

Por otra parte, la estacionalidad de la serie de ingresos de causas a nivel nacional, muestra

aumento de ingresos en los meses de enero y marzo, como se ilustra en la figura siguiente.

En el caso de enero puede deberse a la intención de las partes de dejar presentadas sus

demandas antes del feriado judicial y, en el mes de marzo ingresar aquellas que no pudieron

ser presentadas durante el mes de febrero. Entonces, existen bajas recurrentes en los meses

de febrero, septiembre y diciembre; como se señaló, febrero es feriado judicial, mientras

para los otros dos meses la tendencia podría asociarse a una costumbre judicial. Esto se

evaluará con mayor detalle más adelante, con el análisis por Corte de Apelaciones.

Figura 2: Componente Estacional a Nivel Nacional


III.3 ANÁLISIS ESTADÍSTICO A NIVEL REGIONAL

El análisis regional se basó en el ingreso de causas civiles en el período comprendido entre

enero de 2000 y diciembre de 2010, de acuerdo a la jurisdicción de las Cortes de

Apelaciones correspondientes11

. En general, en cada región existe sólo una Corte de

Apelaciones; sin embargo, existen dos regiones que poseen dos Cortes, la Metropolitana

(Santiago y San Miguel) y la del Bío-Bío (Chillán y Concepción).

En el siguiente cuadro es posible ver la distribución regional del ingreso de causas y de la

población. Se observa, que el ingreso de causas se encuentra fuertemente concentrado en la

Región Metropolitana, y que las regiones extremas son las de menor aporte al total,

situación similar a la que se observa en la distribución de la población. Ambas series,

causas y población, están muy correlacionadas, con un coeficiente de correlación de 0,96.

11

Fue revisada la jurisdicción de las Cortes de Apelaciones de acuerdo a la región de pertenencia de los

juzgados anexados a cada Corte, no encontrándose inconsistencias en las mismas, véase Anexo 4.

-40000

-30000

-20000

-10000

0

10000

20000

30000

ene-

01

jul-0

1

ene-

02

jul-0

2

ene-

03

jul-0

3

ene-

04

jul-0

4

ene-

05

jul-0

5

ene-

06

jul-0

6

ene-

07

jul-0

7

ene-

08

jul-0

8

ene-

09

jul-0

9

ene-

10

jul-1

0

Fact

or E

stac

iona

l

Fecha

Componente EstacionalTotal Nacional

19

Cuadro 5: Distribución Regional del Ingreso de Causas para Todo el Período

Región Ingreso Causas Distribución Ingreso Causas (%) Distribución de la Población (%)*

Arica y Parinacota 89.923 0,8 1,3

Tarapacá 175.643 1,5 1,6

Antofagasta 472.288 4,0 3,3

Atacama 374.805 3,2 1,7

Coquimbo 338.509 2,9 4,0

Valparaíso 682.008 5,8 10,2

Región Metropolitana 7.612.033 64,7 40,1

- Corte Santiago 951.657 8,1 -

- Corte San Miguel 6.660.376 56,6 -

O’Higgins 317.871 2,7 5,2

Maule 339.091 2,9 6,0

Bío – Bío 627.010 5,3 12,3

- Corte Chillán 124.401 1,1 -

- Corte Concepción 502.609 4,3 -

La Araucanía 263.953 2,2 5,8

Los Ríos 182.380 1,6 2,4

Los Lagos 166.828 1,4 4,7

Aysén 51.430 0,4 0,6

Magallanes 65.981 0,6 1,0

Total Nacional 11.759.753 -

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ + Datos extraídos desde el INE, correspondientes a la distribución regional de acuerdo al CENSO de 2002

Debe notarse que la Región Metropolitana registra el 64,7% de los ingresos de causas,

mientras que en esta región habita sólo el 40% de la población nacional. Las otras regiones

que presentan una participación en el número de causas ingresadas por sobre la

participación en la población son la Región de Atacama y la Región de Antofagasta. Cabe

notar que la Región que presenta menor ingreso de causas en relación a su población, es la

Región de Los Lagos.


De manera consistente a lo observado en el análisis a nivel nacional, al estudiar la tendencia

a nivel regional, se puede establecer que la mayoría de las regiones presenta tendencias

crecientes para el período comprendido entre los meses de enero de 2000 y diciembre de

2010. La excepción es la Región de Los Ríos, cuya tendencia tiene pendiente negativa.

Asimismo, en la mayoría de las regiones existe un aumento significativo del ingreso de

causas en el año 2003, para el cual no se han encontrado razones jurídicas que lo

justifiquen. Más adelante, al realizar el modelamiento de los ingresos de causas, se testeará

la eventual influencia de variables exógenas que afecten esta variable en ese año.

Con el objeto de ilustrar la tendencia de la serie en las distintas regiones, en la Figura 3e

muestran las tendencias de cada región comparadas con la tendencia a nivel nacional. Las

tendencias se calcularon a través de una regresión simple de índices de los ingresos de

causas12

como variable dependiente y el tiempo como independiente, de cada serie de

ingreso de causas de las Cortes de Apelaciones con jurisdicción en cada región. La

ecuación estimada es la que se muestra a continuación:

12

Estos índices son creados para ajustar la escala de los datos, con base en mayo del año 2005.

20

donde:

: Índice de ingreso de causas en el tiempo t de la Corte de Apelaciones i con i=1,…,17.

: Tiempo

Este tipo de estimación, que permite obtener la tendencia de las series en relación al tiempo

en que estas transcurren, posibilita además, a través del parámetro estimado , obtener la

pendiente de esta recta, la cual nos dice (en este caso) cuanto aumenta o disminuye en

promedio una serie de ingreso de causas mes a mes, o dicho de otro modo, es la tasa de

crecimiento mensual promedio que presenta cada Corte a través del período.

La pendiente indica el sentido y la magnitud en que varía el ingreso de causas en el tiempo.

Una pendiente positiva y alta indica un crecimiento alto; una pendiente negativa y alta

indica un decrecimiento alto. En este caso, la pendiente es positiva y alta en la Región

Metropolitana, marcando la evolución global a nivel país, mientras el resto poseen todos

una pendiente positiva, pero muy inferior a la registrada en esta última región del país. El

resumen de las pendientes encontradas se presenta en el siguiente cuadro:

Cuadro 6: Pendiente de la Tendencia en Ingreso de Causas Mensuales por Corte de Apelaciones

Corte con Jurisdicción en Pendiente

Arica y Parinacota 0.89

Tarapacá 0.67

Antofagasta 0.53

Atacama 0.31

Coquimbo 0.58

Valparaíso 0.89

Región Metropolitana 1.91

- Corte Santiago 1.83

- Corte San Miguel 2.55

O’Higgins 0.82

Maule 0.62

Bío - Bío 0.70

- Corte Chillán 0.76

- Corte Concepción 0.69

La Araucanía 0.68

Los Ríos 0.31

Los Lagos 0.64

Aysén 0.82

Magallanes 0.47

Total Nacional 1.60

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada

por la CAPJ

21

Figura 3: Tendencias de las Regiones o Cortes de Apelaciones en Comparación con Tendencia Nacional

Región Arica y Parinacota Región Tarapacá Región Antofagasta

Región Atacama Región Coquimbo Región de Valparaíso

Corte de Santiago Región Metropolitana Corte de San Miguel

Región de O'Higgins Región del Maule Corte de Chillán

22

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ Línea roja corresponde a tendencia nacional, mientras la azul a la tendencia de la región o Corte de Apelaciones correspondiente, donde las abscisas corresponden al tiempo, mientras las ordenadas al índice

calculado para cada serie.

Región de Bío Bío Corte de Concepción Región de La Araucanía

Región de Los Ríos Región de Los Lagos Región de Aysén

Región de Magallanes

23

Esta información también puede ser utilizada para ilustrar cuánto de la variable dependiente

(ingreso de causas) es explicada por la independiente (el tiempo). Esta información sirvió

como antecedente en las modelaciones definitivas de este estudio.

El siguiente cuadro muestra el porcentaje de ajuste de este modelo13

en cada Corte, respecto

a los ingresos de causas. Sólo en la Región Metropolitana la variable tiempo por sí misma

explica un importante porcentaje de la variación en el ingreso de causas; en las regiones de

Coquimbo, Valparaíso, Los Lagos, Araucanía y Aysén, se estima una correlación

importante, en torno al 40%. En el resto de las regiones el ajuste es muy inferior,

especialmente en las Cortes con Jurisdicción en Atacama, Los Ríos y Magallanes.

Cuadro 7: Ajuste del Modelo de Ingreso de Causas Mensuales por Corte de Apelaciones contra el

Tiempo

Corte con Jurisdicción en Ajuste del Modelo

Arica y Parinacota 0,27

Tarapacá 0,22

Antofagasta 0,18

Atacama 0,14

Coquimbo 0,40

Valparaíso 0,38

Región Metropolitana 0,81

- Corte Santiago 0,79

- Corte San Miguel 0,43

O’Higgins 0,35

Maule 0,26

Bío – Bío 0,37

- Corte Chillán 0,25

- Corte Concepción 0,36

La Araucanía 0,41

Los Ríos 0,12

Los Lagos 0,40

Aysén 0,36

Magallanes 0,12

Total Nacional 0,81


Finalmente se analiza el crecimiento anual de ingreso de causas por región. Se puede

observar que existen regiones que poseen varios años con crecimiento negativo, como la

región de Los Ríos, donde 6 de los 10 años presenta bajas, presentando un comportamiento

irregular a lo largo del tiempo. Por su parte, la Corte de Santiago es la que posee más años

creciendo, decreciendo solamente el año 2010, mismo comportamiento que posee el total

nacional, lo que se explica por el alto porcentaje que representa esta Corte en el agregado

(ver Cuadro 5).

13

El ajuste del modelo corresponde al definido en la sección III.3.a.

24

Cuadro 8: Crecimiento Anual del Ingreso de Causas a Nivel de Corte de Apelaciones

Región 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Arica y Parinacota 12,4 19,7 5,4 -14,9 24,4 40,1 37,5 -16,2 -30,5 30,1

Tarapacá -27,9 26,2 46,0 -18,8 -8,2 41,6 30,0 -11,6 -9,9 1,3

Antofagasta 2,4 28,2 43,5 -19,6 -21,4 21,5 20,7 -7,6 6,6 -3,5

Atacama 20,2 -1,1 23,2 41,1 -28,6 -19,2 60,7 -14,9 -14,2 30,1

Coquimbo -4,0 8,5 39,4 -1,2 -23,7 15,1 25,3 7,6 8,1 -1,5

Valparaíso 0,3 5,3 23,3 15,3 -19,0 9,7 11,5 30,0 27,1 -10,9

Región Metropolitana 3,5 11,5 45,2 29,5 17,4 44,8 26,8 23,5 11,8 -17,2

- Corte Santiago 6,4 10,2 37,2 41,7 25,7 43,0 27,1 23,6 12,6 -27,9

- Corte San Miguel -9,4 18,6 83,0 -14,4 -31,7 64,8 24,5 22,1 3,9 96,2

O’Higgins 28,9 -20,1 60,6 -18,0 -3,9 15,3 17,6 15,5 12,9 -1,5

Maule -5,0 7,8 35,8 5,5 -28,2 -4,9 52,5 12,5 -11,3 28,5

Bío – Bío -9,6 1,5 28,7 9,1 -21,3 7,3 31,6 5,9 14,0 -0,9

- Corte Chillán 3,4 4,0 9,9 12,4 -25,3 -1,8 58,1 9,6 8,6 -7,1

- Corte Concepción -12,6 0,8 34,1 8,3 -20,4 9,4 26,2 4,9 15,4 0,7

La Araucanía -14,9 3,7 34,1 12,0 -17,9 -12,4 36,5 21,7 6,9 20,5

Los Ríos -6,1 1,7 6,2 -6,7 -8,8 -13,0 64,1 5,2 -0,8 -2,4

Los Lagos -1,7 16,0 43,3 -3,4 -15,1 -0,7 54,4 0,9 9,8 2,3

Aysén 4,0 -23,6 45,3 6,3 11,6 -14,4 38,7 4,3 24,9 0,8

Magallanes -13,4 -7,1 21,7 -19,0 -1,4 22,9 5,1 22,7 3,6 -6,0

Total Nacional 0,9 8,1 38,5 15,4 0,9 30,7 28,1 18,2 10,5 -11,9



El análisis de la estacionalidad a nivel regional, muestra patrones marcados en varias

regiones. Al comparar los ingresos de causas con el mes precedente, se observa lo

siguiente:

- Los meses de enero y marzo presentan los mayores aumentos en ingresos de causas

para la mayoría de las regiones; como se señaló, esto puede explicarse por el

adelanto de ingreso de causas por el feriado judicial que existe en el mes de febrero,

por un lado, y la presentación de las causas acumuladas en febrero que se ingresan

en marzo, junto a las correspondientes a este mes.

- La baja más significativa se registra en febrero, debido al feriado judicial. Además,

se registran bajas significativas en los meses de septiembre y diciembre, para lo cual

no se advierten razones jurídicas o económicas. Al respecto, se propone como

hipótesis que los actores postergan estos trámites por la presencia de diversas

festividades que se realizan en esos meses14

.

Una forma de analizar el grado de estacionalidad presente en la serie de datos de ingreso de

causas, es su correlación con el rezago número doce. De esta forma, se mide el grado de

asociatividad de cada mes con el mismo mes del año anterior. Este estadígrafo se calculó

para cada Corte (ver cuadro 10). Se observa que la correlación es muy alta, superando en

general el 0,5 como coeficiente de correlación. Sólo la Corte de Atacama muestra un

comportamiento del ingreso de causas no explicado por el mes equivalente en el año

anterior15

.

14

Un efecto inmediato, es la reducción en el número de días hábiles de esos meses. 15

Cabe notar que este análisis es sólo descriptivo; un análisis más profundo de estacionalidad se realiza más

adelante, con la modelación correspondiente (por ejemplo modelos ARIMA incluyendo el rezago 12).

25

Cuadro 9: Correlación de Series Mensuales de Ingreso de Causas por Corte respecto a su rezago 12

Corte con Jurisdicción en: Correlación con rezago 12

Arica y Parinacota 0,57

Tarapacá 0,39

Antofagasta 0,37

Atacama 0,11

Coquimbo 0,50

Valparaíso 0,51

Región Metropolitana 0,88

- Corte de Santiago 0,86

- Corte de San Miguel 0,58

O’Higgins 0,50

Maule 0,59

Bío – Bío 0,68

- Corte Chillán 0,55

- Corte Concepción 0,67

La Araucanía 0,72

Los Ríos 0,58

Los Lagos 0,68

Aysén 0,43

Magallanes 0,51

Total Nacional 0,88


III.4 ANÁLISIS ESTADÍSTICO POR TIPO DE PROCEDIMIENTO

En esta sección se examina la distribución del ingreso de causas de acuerdo a la

clasificación de materias según Procedimiento. El análisis muestra que el ingreso de causas

se concentra marcadamente en el Procedimiento “Ejecutivo” con un 58,2% del total (en su

mayoría corresponde a la materia cobro de pagaré). Las materias agrupadas en Gestiones

preparatorias y Medidas prejudiciales constituyen el 27,4% del total de ingreso de causas.

Así, los ingresos del procedimiento ejecutivo en conjunto con las Gestiones preparatorias y

Medidas prejudiciales representan más del 85% del ingreso de causas.. Más atrás en

importancia relativa, las materias agrupadas en los Procedimientos Voluntario, Ordinario,

Sumario y Especial, reúnen una proporción del ingreso de causas civiles de 8,1%, 3,0%,

2,8% y 0,5% del total, respectivamente (ver Cuadro 10).

Cuadro 10: Ingreso de Causas por Procedimiento a Nivel Nacional para todo el período

Procedimiento Ingreso de Causas % del total de

Ingreso de Causas

Ejecutivo 6.839.550 58,2

Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales 3.226.251 27,4

Voluntario 953.948 8,1

Ordinario 354.605 3,0

Sumario 332.019 2,8

Especial 53.380 0,5

Total Nacional 11.759.753 -


Las materias de mayor importancia en cada Procedimiento, así como la importancia relativa

sobre el total de ingresos de causas, se muestran en el Cuadro 11. Aquí se observa, que en

general son dos o tres las materias que predominan en cada grupo. Destaca la materia cobro

de pagaré, que representa el 86,4% del Procedimiento Ejecutivo.

26

Cuadro 11: Materias Principales dentro de cada Grupo para el Total de Ingreso de Causas del Período

Procedimientos Materias

Número de

Ingreso de

Causas

% de representatividad

dentro del

Procedimiento

% de representatividad

dentro del total de

Ingreso de Causas

Ejecutivo

Pagaré, cobro de 5.912.245 86,4 50,3

Letra de cambio, cobro de 325.366 4,8 2,8

Hipotecaria, acción según Ley de Bancos 176.423 2,6 1,5

Otros 425.516 6,2 3,6

Especiales

Pesca y acuicultura, infracciones a Ley 18.320 34,3 0,2

Bs. Raíces, Remate Por No Pago De Contribuciones 7.654 14,3 0,1

Otros procedimientos Particulares 5.024 9,4 0,0

Otros 22.382 41,9 0,2

Gestiones

Preparatorias y

Medidas

Prejudiciales

Confesión de deuda, citación 2.300.077 71,3 19,6

Cheque, Notificación Protesto De 603.089 18,7 5,1

Reconocimiento firma, citación y confesión de deuda 152.517 4,7 1,3

Otros 170.568 5,3 1,5

Ordinario

Pesos, cobro de 222.525 62,8 1,9

Perjuicios, indemnización de 41.804 11,8 0,4

Otros Ordinarios 23.685 6,7 0,2

Otros 66.591 18,8 0,6

Sumario

Arrendamiento, Terminación Inmediata por no Pago Rentas o Reconvención

138.763 41,8 1,2

Arbitro y derivados, designación de 35.156 10,6 0,3

Otros Sumarios 31.085 9,4 0,3

Otros 127.015 38,3 1,1

Voluntario

Minero, Pedimento (Concesión De Exploración) 433.490 45,4 3,7

Minera, manifestación(concesión para explotación) 187.444 19,6 1,6

Posesión efectiva 162.328 17,0 1,4

Otros 170.686 17,9 1,5

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ

En cuanto a la distribución regional de procedimientos, en el siguiente cuadro se observa

que en general ejecutivo es el que posee una mayor proporción de los ingresos de causas en

las regiones, siendo la excepción Atacama, donde el procedimiento voluntario es el que

agrupa mayor cantidad de ingresos, principalmente por las materias asociadas al ámbito

minero (las cuales son mencionadas en el cuadro anterior).

Cuadro 12: Distribución de Ingreso de Causas por Procedimientos a nivel Regional

III.5 Corte con

Jurisdicción en: Ejecutivo Especial Gestiones Preparatorias

y Medidas Prejudiciales Ordinario Sumario Voluntario

Arica y Parinacota 49.3 1.5 22.4 4.5 4.4 17.8

Tarapacá 44.0 0.8 20.0 3.2 3.8 28.1

Antofagasta 41.5 0.7 14.7 3.0 2.2 37.9 Atacama 26.5 0.6 5.0 4.8 1.2 62.0

Coquimbo 44.4 0.9 21.9 2.5 3.1 27.1

Valparaíso 53.1 0.8 27.2 3.6 5.9 9.4 Región Metropolitana 63.2 0.1 30.5 2.2 2.1 1.9

- Corte de Santiago 65.3 0.1 28.9 2.1 2.0 1.6

- Corte de San Miguel 48.5 0.2 41.6 2.4 3.2 4.1 O’Higgins 49.8 0.6 24.5 11.4 5.0 8.6

Maule 55.5 1.3 22.9 6.1 3.9 10.3

Bío – Bío 55.6 1.3 26.2 4.8 5.1 7.0 - Corte Chillán 46.6 1.1 31.7 5.0 6.4 9.0

- Corte Concepción 57.8 1.4 24.8 4.8 4.7 6.4 La Araucanía 53.8 1.1 25.4 4.3 5.2 10.2

Los Ríos 58.2 1.2 24.0 3.5 4.8 8.3

Los Lagos 57.9 2.9 26.0 3.8 3.2 6.2 Aysén 47.0 2.6 26.0 2.2 2.6 19.7

Magallanes 57.4 1.5 23.6 2.2 3.5 11.7

Total Nacional 58.2 0.5 27.4 3.0 2.8 8.1


27


La tendencia es creciente para la serie de ingresos de causas pertenecientes a todos los

Procedimientos, con excepción del Procedimiento Voluntario.

Al relacionar estadísticamente el ingreso de causas de cada procedimiento y la variable

tiempo, es posible cuantificar la tendencia de cada tipo de Procedimiento. Esto se describe a

través de la pendiente y del ajuste que presenta el modelo en relación a su comportamiento

tendencial.

Cuadro 13: Pendiente y Ajuste del Modelo estimado para la Tendencia de Series mensuales de Ingreso

de Causas a nivel de Procedimientos

Procedimiento Pendiente Ajuste del Modelo

Ejecutivo 1,45 0,79

Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales 2,4 0,65

Voluntario -0,15 0,02

Ordinario 0,75 0,24

Sumario 0,25 0,13

Especial 0,1 0,14

Total Nacional 1,60 0,81


Se observa que sólo los Procedimientos Ejecutivo y Gestiones Preparatorias y Medidas

Prejudiciales tienen una alta correlación con la variable tiempo. El resto de los

procedimientos muestra una correlación baja o muy baja.

En la Figura 4 se presenta esta información como diagramas, lo que permite comparar la

evolución de cada serie respecto al promedio general. Debe notarse que la tendencia de

causas con materias de Procedimiento ejecutivo y gestiones preparatorias es la que marca

la tendencia global.

Otro análisis interesante es el del crecimiento anual por Procedimiento, donde ordinario es

el que presenta una de las mayores irregularidades en el crecimiento, ostentando las

mayores alzas anuales en relación a los otros, específicamente en los años 2004 y 2007, sin

embargo también la mayor baja, registrada en 2006. Por otro lado, ejecutivo presenta un

crecimiento sostenido entre los años 2002 y 2009, con fuertes crecimientos experimentados

como el del año 2003.

Cuadro 14: Crecimiento Anual del Ingreso de Causas a Nivel de Procedimientos

Procedimientos 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Ejecutivo -3.7 1.4 83.2 27.9 3.6 38.6 17.6 16.6 19.5 -29.0

Especial 0.7 10.9 -5.5 -7.2 -1.4 14.1 -11.5 12.8 3.1 3.9

Gestiones Preparatorias

y Medidas Prejudiciales 4.7 16.0 7.4 5.4 -2.2 44.4 53.7 32.3 -2.9 20.0

Ordinario 7.3 14.7 13.1 112.5 29.4 -51.1 137.4 -28.7 -0.2 22.4

Sumario 4.4 -3.5 17.6 2.7 -4.3 -6.7 8.5 10.2 4.5 0.7

Voluntario 4.8 14.5 3.2 -26.0 -20.7 7.8 19.4 3.8 -8.8 25.6

Total Nacional 0.9 8.1 38.5 15.4 0.9 30.7 28.1 18.2 10.5 -11.9


28

Figura 4: Tendencias de las Series mensuales de Ingreso de Causas de los Procedimientos en Comparación con Tendencia Nacional


Línea roja corresponde a tendencia nacional, mientras la azul a la tendencia del Procedimiento correspondiente, donde las abscisas corresponden al tiempo, mientras las ordenadas al índice calculado para cada

serie.

Ejecutivo Especiales Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales

Ordinario Sumario Voluntario

29


Al igual que en los análisis previos y en términos de estacionalidad, los tipos de

procedimientos presentan los siguientes patrones de conducta:

- Enero y marzo presentan los mayores aumentos en ingresos de causas para la

mayoría de los tipos de Procedimiento, lo que puede explicarse por el adelanto y

postergación de ingreso de causas por el feriado judicial.

- Septiembre y diciembre (sin considerar el feriado judicial por ser una baja endógena

en el sistema) presentan las bajas más significativas. Nuevamente, no se advierten

razones jurídicas o económicas, por lo que se mantiene la hipótesis de que los

actores postergan estos trámites por la presencia de diversas festividades que se

realizan en esos meses.

Para analizar el grado de estacionalidad se utiliza, al igual que en el análisis de Cortes de

Apelaciones, la correlación de las series de ingreso de causas respecto a su rezago 12,

resultados que se presentan en el cuadro siguiente. Se observa, que al desagregar por

Procedimiento, la mayoría de las series muestran un marcado componente estacional

medido por esta correlación, destacándose el procedimiento ejecutivo y las gestiones

preparatorias y medidas prejudiciales con una correlación de 0,83 y 0,8 respectivamente.

Esto significa que el comportamiento del ingreso de causas por tipo de procedimiento, es

similar para cada mes de cada año, es decir, tienen un patrón de comportamiento similar en

cada año.

Cuadro 15: Correlación de las Series mensuales de Ingreso de Causas de los Procedimientos respecto a

su Rezago 12

Procedimientos Correlación con rezago 12

Ejecutivo 0,83

Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales 0,80

Voluntario 0,46

Ordinario 0,07

Sumario 0,76

Especial 0,72

Total Nacional 0,88


Cabe notar la excepción del Procedimiento Ordinario, el cual presenta un bajo nivel de

asociación de un mes respecto al mismo mes del año anterior y, por ende, un bajo grado de

estacionalidad.

30

III.6 ANÁLISIS POR JUZGADO

El análisis por juzgado se enfoca a mostrar la heterogeneidad de los juzgados a nivel de

Cortes, así como la heterogeneidad al comparar distintas regiones del país. El análisis de

tendencia y estacionalidad no es posible realizarlo de manera que los resultados sean

robustos, ya que las series no son lo suficientemente extensas o regulares

La distribución de ingreso de causas a nivel de juzgados, se encuentra relacionada con la

distribución de esta variable por regiones y, por ende, con la distribución de la población

residente en ellas. Destaca, desde luego, la importancia relativa de los juzgados

correspondientes a la jurisdicción de la Corte de Apelaciones de Santiago, respecto al resto

de los juzgados del país. Por ejemplo, el siguiente cuadro muestra la concentración de

causas que existe en los diez mayores juzgados del país.

Cuadro 16: Distribución de Ingreso de Causas en Juzgados

Juzgados bajo Jurisdicción de: Juzgados Ingreso de Causas %

Corte de Santiago

30º 246.982 2,1

1º 242.800 2,1

3º 239.562 2,0

2º 237.497 2,0

29º 225.369 1,9

5º 224.897 1,9

4º 224.803 1,9

22º 223.289 1,9

28º 221.892 1,9

23º 218.691 1,9

Resto de Juzgados del País 9.453.971 80,4


Esto demuestra la alta concentración de causas en un número reducido de juzgados,

particularmente los de la Región Metropolitana.

También se examinó el ingreso de causas civiles totales del período por juzgado, es decir,

la sumatoria de los ingresos para el período 2000-2010 para cada juzgado. Se advierte que

el tamaño promedio de los juzgados es muy distinto al comparar entre regiones (cortes),

Así por ejemplo, sólo en Santiago el promedio de ingreso de causas por juzgado

cuadruplica al promedio general de las Cortes del país. Asimismo, al interior de cada Corte,

la heterogeneidad es muy variable. En el siguiente cuadro se presenta, para cada Corte

analizada, estadísticas de promedio, máximo, mínimo y coeficiente de variación.

Este último, es un indicador de heterogeneidad en términos de tamaño de juzgados al

interior de las cortes ya que mide las diferencias en el volumen de ingresos de causas de los

juzgados pertenecientes a un misma Corte. Este estadístico tiene valor cero (0) cuando no

hay desviaciones respecto a la media, y aumenta en la medida que la heterogeneidad de

tamaño es mayor.

Se advierte que el grado de heterogeneidad por tamaño de los juzgados en cada región es

diferente. La región de Arica y Parinacota es la de menor heterogeneidad con un coeficiente

31

de variación de 0,10 mientras que La Araucanía presenta la mayor heterogeneidad de

tamaño de juzgados, con un coeficiente de variación de 1,58.

Cuadro 17: Descripción de Ingreso de Causas para todo el período (corte transversal) en los Juzgados a Nivel

Regional y Nacional

Corte Promedio Máximo Mínimo Coeficiente de

Variación

Arica y Parinacota 22.481 23.976 18.986 0,10

Tarapacá 35.129 43.139 5.028 0,48

Antofagasta 47.229 71.502 7.894 0,52

Atacama 37.481 80.761 10.151 0,73

Coquimbo 24.179 45.292 3.260 0,57

Valparaíso 25.260 66.845 1.055 0,78

- C.A. Santiago 214.851 246.982 17.065 0,18

- C.A. San Miguel 55.980 175.089 5.270 1,23

O’Higgins 19.867 105.526 1.008 1,66

Maule 18.838 43.326 1.716 0,81

- C.A. Chillán 13.822 47.315 19 1,36

- C.A. Concepción 20.104 92.781 458 1,46

La Araucanía 14.664 66.704 466 1,58

Los Ríos 14.029 39.279 4.124 0,90

Los Lagos 11.122 50.714 476 1,42

Aysén 8.572 18.229 1.004 0,81

Magallanes 10.997 19.825 1.253 0,82

Nacional 48.196 246.982 19 1,47


32

III.7 ANÁLISIS POR MATERIAS

Al igual que en el caso de los juzgados, el análisis de tendencia y estacionalidad por

materia no es posible realizarlo de manera que los resultados sean robustos, debido a que

muchas series no son lo suficientemente extensas o regulares.

El ingreso de causas por materia se encuentra muy concentrado. En efecto, de acuerdo a la

información entregada por la CAPJ, existen 151 materias validadas en el período bajo

estudio, de las cuales cinco concentran el 81,4% de causas civiles (ver siguiente cuadro).

Destaca la materia cobro de pagaré, que representa el 50,3% del total de ingresos.

Cuadro 18: Distribución de Ingreso de Causas para Todo el Período por Materia

Materia Ingreso de Causas % del total de Ingreso de Causas

Cobro de Pagaré 5.912.245 50,3

Citación Confesión de Deuda 2.300.077 19,6

Notificación Protesto de Cheque 603.089 5,1

Pedimento Minero(Concesión De Exploración) 433.490 3,7

Cobro de Letra de Cambio 325.366 2,8

Otras 2.185.486 18,6


Al respecto, puede señalarse que, en la medida que la letra de cambio y el cheque han

perdido su validación en el mercado como medio de garantía, el pagaré se ha constituido en

un instrumento de aceptación general, y principal medio utilizado para comprometer el

pago de deudas en los distintos sectores de la economía, dado que, mediante ciertas

formalidades adquiere el atributo legal de ser un título ejecutivo. En ausencia de

instrumentos que constituyan título ejecutivo, los acreedores de deudas impagas ingresan al

sistema una citación para confesión de deuda, que requiere de la aceptación por parte del

deudor para iniciar un proceso civil. Es importante notar, sin embargo, que sólo un

porcentaje de los ingresos de causas por cobro de pagaré y confesión de deuda, dan origen

efectivamente a juicios.

Si se desagrega regionalmente la distribución de materias (ver cuadro 16), se observa que la

materia cobro de pagaré es la que posee la mayor concentración de ingresos en todas las

Cortes de Apelaciones. Si a esto se suma el aumento vigoroso del ingreso de causas con

esta finalidad, se advierte que esta materia requiere un examen más detallado como base

para su proyección.

En la zona Norte de Chile, las materias pedimento minero (concesión para exploración) y

manifestación minera (concesión para explotación) explican un significativo número de

causas ingresadas en las regiones de Tarapacá, Antofagasta, Coquimbo y por sobre todo,

Atacama, donde en la Corte de Copiapó las concesiones mineras superan a cobro de pagaré

como materia principal en las causas ingresadas a tribunales.

Otras materias recurrentes en la mayoría de las regiones de Chile (o Cortes si existe más de

una por región) son las de citación a confesión de deuda y notificación de protesto de

cheque. En la Región Metropolitana y Magallanes, todavía tiene importancia relativa el

cobro de letras de cambio, aún cuando declina ostensiblemente en el último lustro. Por

último, cabe destacar la importancia de materias relativas a posesión efectiva en las

regiones del BíoBío, Araucanía, Los Ríos y Los Lagos.

33

Cuadro 19: Distribución de Ingreso de Causas por Materias por Corte para Todo el Período (en porcentajes)

Cortes Cobro de

Pagaré

Confesión

de deuda

Pedimento

Minero

Notificación

Protesto

Cheque

Manifestación

Minera

Cobro de

Pesos

Terminación

Inmediata

Arriendo por

no Pago Rentas

Cobro de

Letra de

cambio

Posesión

Efectiva

Pesca y

acuicultura Otras

Arica y Parinacota 39,3 12,1 10,3 6,2 32,0

Tarapacá 37,6 9,3 19,6 7,0 26,5

Antofagasta 37,0 7,8 30,2 6,0 19,1

Atacama 23,2 40,5 20,2 4,5 11,7

Coquimbo 29,8 8,9 11,4 11,7 38,1

Valparaíso 46,7 17,2 6,2 3,0 27,0

C.A. Santiago 57,4 23,2 3,8 3,2 12,3

C.A. San Miguel 41,6 33,0 6,1 3,2 16,2

O'Higgins 40,6 14,1 5,8 9,4 30,1

Talca 46,3 10,0 8,6 3,4 31,8

C.A. Chillán 38,4 12,0 9,5 4,3 35,8

C.A. Concepción 50,4 12,3 8,7 2,7 25,9

La Araucanía 43,4 10,5 9,8 3,9 32,5

Los Ríos 46,8 11,5 7,6 3,0 31,2

Los Lagos 49,6 11,0 10,7 2,3 26,4

Aysén 29,2 5,2 15,4 13,2 37,0

Magallanes 41,9 13,6 6,2 6,1 32,1


34

A continuación se realiza un análisis de las materias de mayor importancia a nivel nacional.

Cobro de Pagaré

Esta materia es sin duda la de mayor relevancia dentro del ingreso nacional de causas,

representando un 50,3% del total. La Figura 5 representa la evolución temporal de esta

materia. Como se puede observar, su comportamiento es similar al del total de ingreso de

causas, esto ocurre ya que siendo el componente de mayor peso sobre el ingreso total, éste

último adopta el comportamiento particular de esta materia, la tasa de crecimiento anual

media de esta materia para el período es de 21%, siendo su máximo peak el año 2003 con

un crecimiento respecto de 2001 de 74,4%, mientras el año que más disminuyó el ingreso

de causas es el 2010.

El aumento que ha experimentado esta materia es explicado en parte por la inclusión de

este documento en diversos ámbitos de la economía. Ejemplo de esto, son los pagarés

asociados a los créditos de educación superior que se otorgan a estudiantes, tanto de

instituciones privadas como estatales16

. Otro ejemplo son los créditos otorgados a personas,

ya sea por tarjetas de créditos o de consumo, en los cuales se exige también un pagaré.

Según información extraída de la Superintendencia de Bancos e Instituciones Financieras

(SBIF), la cantidad de tarjetas de créditos han aumentado desde el año 2000 a 2010 en un

95,9%, lo que sin duda impacta de manera directa en la cantidad de pagarés emitidos, y por

ende, los cobrados. Las casas comerciales, que emiten tarjetas de crédito comerciales

debiesen tener también un efecto positivo en la emisión de pagarés, sin embargo, estas se

encuentran fiscalizados por la SBIF a contar del año 2007, por lo que la información de

créditos otorgados por estas instituciones no es de muy larga data y ha tenido correcciones

en el transcurso de estos años, generando distorsiones en la evolución de sus estadísticas.

Este aumento en la cantidad créditos otorgados (incremento de pagarés circulantes en la

economía), implica un aumento en el número de pagarés impagos (suponiendo que se

mantiene la tasa de morosidad), generando por ende, un aumento de las demandas en

materia cobro de pagaré.

16

Según antecedentes del MINEDUC, la matrícula durante el período 2000-2009 ha aumentado un 91,6%, a

una tasa media de 7,5% anual.

35

Figura 5: Evolución Temporal de la Materia Cobro de Pagaré


Citación a Confesión de Deuda

Esta materia representa un 19,6% del total de ingreso de causas y su evolución se observa

en la Figura 6. Su comportamiento posee una tendencia creciente, que es manifiesta a

contar del año 2005. Según la Circular 24, emanada por el SII el año 2008, establece

requisitos específicos para la declaración, por parte de los contribuyentes, de créditos

incobrables, entre los que se encuentran requerimiento judicial del deudor para un tramo de

deudores morosos, lo que podría haber impactado positivamente el aumento en el número

de causas ingresadas por esta materia, ya que al revisar la información de esta materia, en

varias cortes existe un aumento en el ingreso anual para los años 2009-2010 (mayormente

en 2010), donde 11 de las 17 Cortes bajo estudio poseen un crecimiento medio para este

período superior al registrado en los años previos (2000-2008), siendo esta diferencia en

casos superior al 100%.

Además del posible aumento derivado de la emisión de la Circular 24, la demanda de

citación a confesión de deuda, debiera estar relacionada directamente con el dinamismo de

la economía. En períodos de auge económico, aumenta el crédito, por lo que los créditos

impagos (en volumen y monto) podrían aumentar.

Figura 6: Evolución Temporal de la Materia Citación a Confesión de Deuda


0

20.000

40.000

60.000

80.000

100.000

120.000

en

e-0

0

jul-

00

en

e-0

1

jul-

01

en

e-0

2

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02

en

e-0

3

jul-

03

en

e-0

4

jul-

04

en

e-0

5

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05

en

e-0

6

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06

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7

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07

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e-0

8

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08

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9

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09

en

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0

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10

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Cobro de Pagaré

0

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

60.000

70.000

80.000

90.000

en

e-00

jul-

00

en

e-01

jul-

01

en

e-02

jul-

02

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e-03

jul-

03

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e-04

jul-

04

en

e-05

jul-

05

en

e-06

jul-

06

en

e-07

jul-

07

en

e-08

jul-

08

en

e-09

jul-

09

en

e-10

jul-

10

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Citación a Confesión de Deuda

36

Notificación Protesto de Cheque

Los cheques, que son un medio de cambio equivalente en dinero, en Chile (y a nivel

internacional) en las últimas décadas han disminuido tanto en la cantidad de emisiones

como en los montos que transan. Según datos de la SBIF, la emisión de cheques ha

disminuido en el año 2010 respecto al 2000 en un 31,7%, mientras que los montos

transados lo han hecho en 38,3%. El avance tecnológico, debiese generar que el uso de este

instrumento siga cayendo en los próximos años, siguiendo la tendencia mundial de la

utilización de este instrumento17

.

Otro ámbito que puede haber impactado en el ingreso de causas por esta materia, es la

despenalización del giro doloso de cheques, la cual entra en vigencia el 1 de junio del año

2002, sin embargo no existen antecedentes para afirmar o refutar esta afirmación. En la

figura siguiente, no se observa un cambio en el nivel de ingresos de causas para esta fecha,

sin embargo no es posible afirmar que para años posteriores esta despenalización no haya

tenido efectos.

En la figura, se observa la evolución de la materia notificación de protesto de cheque, en la

cual se observa el claro descenso que ha tenido desde el año 2000 al 2010. La disminución

del total del año 2010, respecto al 2000 es de 55,9%, lo cual debiese tener directa relación

con la baja en el uso de cheques en la economía.

Figura 7: Evolución Temporal de la Materia Notificación Protesto de Cheque


Pedimento Minero (Concesión de Exploración)

Esta materia, que se incluye en el procedimiento voluntario, podría tener relación con la

actividad del sector minería. Tomando datos del INE sobre el índice de producción minera,

se midió la correlación entre este índice y la materia en cuestión, obteniéndose un R2 de

0,056, lo que daría cuenta de una escasa relación entre este indicador y pedimento minero.

Más adelante, en la aplicación de modelos se profundizará en esta relación.

Otra variable que puede afectar la evolución de esta materia es el precio del cobre, siendo

Chile uno de los mayores exportadores de cobre en el mundo, la concesión de exploración

17

“Instrumentos de Pago de Bajo Valor en Chile Evolución y Tendencias”, SBIF

0

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

7.000

8.000

9.000

10.000

en

e-0

0

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00

en

e-0

1

jul-

01

en

e-0

2

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02

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e-0

3

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03

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e-0

4

jul-

04

en

e-0

5

jul-

05

en

e-0

6

jul-

06

en

e-0

7

jul-

07

en

e-0

8

jul-

08

en

e-0

9

jul-

09

en

e-1

0

jul-

10

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Cheque, Notificacion Protesto De

37

puede estar ligado al precio que adopta este metal. Al realizar un análisis de correlación

para todo el período (2000-2010), el resultado establece una correlación de tan solo 0,08.

Sin embargo, al separar en dos períodos, antes y después del año 2006 (año escogido

arbitrariamente ya que se observa un cambio en la serie del precio del cobre en términos de

variación), la correlación de enero de 2007 y diciembre de 2010, alcanza un 0,46. Esta

relación, será formalizada y ampliada en el análisis de estimación y posterior proyección

que se realice en la siguiente sección. En la Figura 8 se observa la evolución de esta

materia, el índice de producción minera y el precio del cobre, para lo cual las tres variables

son presentadas como índices con base = 100 en enero de 2000.

Figura 8: Evolución Temporal de los Índices de: Materia Notificación Protesto

de Cheque, Actividad Minera y Precio del Cobre

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ, estadísticas extraídas del INE y COCHILCO.

Cobro de Letra de Cambio

La evolución de esta materia, se presenta en la Figura 9. Se puede observar, que posee un

gran aumento entre el período de marzo de 2003 y abril de 2005, el cual fue investigado

para explicar la causa de este incremento. Se revisó la normativa vigente, incluyendo

modificaciones a la ley 18.092, Circulares emanadas por SII o la SBIF, entrevistas con

agentes de bancos. Sin embargo, no se detectó un factor que explicara este comportamiento

puntual en el ingreso de causas por esta materia. Así como en la materia notificación

protesto de cheque, no se encuentran razones por las que la despenalización del giro doloso

de cheques pueda haber tenido algún impacto en el ingreso de causas por esta materia, sin

embargo no es posible descartar este hecho.

Durante el período 2000-2010, esta materia ha descendido sus niveles de ingresos anuales

particularmente en los últimos años, ya que descendió de un promedio de 20.201 ingresos

anuales para los tres primeros años (2000-2002), a una media de 8.453 para los últimos tres

(2008-2010), lo que representa una disminución de 58,2% entre ambos períodos (ver Figura

9).

Las variables que afectan esta materia son similares a las que afectan a cobro de pagaré, es

decir, la evolución económica, emisión de deuda por parte de emisores bancarios y/o no

0

100

200

300

400

500

600

en

e-0

0

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-00

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-01

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-03

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ago

-04

en

e-0

5

jun

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no

v-05

abr-

06

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-06

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-07

jul-

07

dic

-07

may

-08

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-08

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ago

-09

en

e-1

0

jun

-10

no

v-10

Val

or d

el Í

nd

ice

Fecha

Índice Pedimento Minero Índice del Precio del Cobre Índice de Actividad Minera

38

bancarios. No obstante, la pérdida de validación de este instrumento como título de deuda,

permite anticipar la persistencia en su declinación.

Figura 9: Evolución Temporal de la Materia Cobro Letra de Cambio


Como se señaló anteriormente, la suma de estas materias analizadas sobre el total de

ingreso de causas alcanza el 81,4%, lo cual es un porcentaje muy significativo. Esa

importancia relativa, hace que, aún cuando el resto de las materias tenga un

comportamiento distinto en el tiempo, la tendencia global está determinada por estas cinco

materias.

Esto se confirma al graficar la evolución del ingreso de causas a nivel nacional sin

considerar estas tres materias, el cual se encuentra en la siguiente figura.

Figura 10: Evolución Temporal del Ingreso de Causas Totales sin considerar las

Materias Cobro de Pagaré, Citación a Confesión de Deuda, Notificación Protesto

de Cheque, Pedimento Minero y Cobro de Letra de Cambio


En esta última figura, se puede ver que la tendencia del resto de materias, si bien es

creciente respecto al tiempo, no presenta una pendiente tan pronunciada como en el total de

0

2.000

4.000

6.000

8.000

10.000

12.000

14.000

16.000

18.000

20.000

en

e-0

0

jul-

00

en

e-0

1

jul-

01

en

e-0

2

jul-

02

en

e-0

3

jul-

03

en

e-0

4

jul-

04

en

e-0

5

jul-

05

en

e-0

6

jul-

06

en

e-0

7

jul-

07

en

e-0

8

jul-

08

en

e-0

9

jul-

09

en

e-1

0

jul-

10

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Cobro Letra de Cambio

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

en

e-0

0

jul-

00

en

e-0

1

jul-

01

en

e-0

2

jul-

02

en

e-0

3

jul-

03

en

e-0

4

jul-

04

en

e-0

5

jul-

05

en

e-0

6

jul-

06

en

e-0

7

jul-

07

en

e-0

8

jul-

08

en

e-0

9

jul-

09

en

e-1

0

jul-

10

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Otras Materias

39

materias, así como tampoco experimenta el aumento significativo en el año 2003 como el

del agregado.

Este análisis sugiere la conveniencia de modelar de manera separada las materias

recientemente analizadas respecto al total, ya que poseen comportamientos bastante

disímiles y gobiernan la tendencia global del ingreso de causas en el período bajo estudio,

lo cual se revisará con mayor profundidad en la siguiente sección.

40

IV DISEÑO, COMPARACIÓN, ESTIMACIÓN Y PROYECCIÓN DE MODELOS ESTADÍSTICOS

Esta sección, da cuenta del proceso de estimación y posterior proyección de los ingresos de

causas civiles del Sistema de Justicia Civil. Para evitar confusiones, se entenderá

estimación como el proceso de cálculo matemático-estadístico de los parámetros de cada

modelo, mientras que proyección, al cálculo de los ingresos de causas para el período fuera

de muestra (2011-2015) utilizando los parámetros estimados previamente. Este proceso

comienza con la elección de las series que se utilizarán, es decir, a qué nivel de

desagregación se realizará este proceso, si se realizará a nivel de cortes, juzgados,

procedimientos u otra desagregación que se quiera para estimar.

Un vez hecho esto, se debe verificar si posee datos atípicos (como vimos en secciones

anteriores, existen outliers) para proceder a realizar algún tratamiento estadístico, ya sea por

corrección de la serie, o incorporación de variables de control en los modelos a estimar

(variables dummies). Enseguida, se procede a la modelación estadística-econométrica de

las series, para finalizar con la proyección de las mismas.

IV.1 ELECCIÓN DE SERIES A ESTIMAR

Los ingresos de causas civiles se estiman de acuerdo a dos líneas, las cuales se definen a

continuación:

a) Estimación de causas a nivel nacional: a este nivel se realizarán dos estimaciones y

proyecciones paralelas:

i) Estimación incorporando todas las materias: se incorporarán sin distinción

todas las materias de ingreso de causas, modelando el comportamiento

general utilizando variables explicativas generales en este proceso y/o

componentes autorregresivos.

ii) Estimación por materias relevantes y agregado de materias restantes: se

realizará una modelación de cada una de las cinco materias más importantes

revisadas en la sección III.7, así como el ingreso de causas derivado del

agregado de las materias restantes (en total son 148 las restantes),

incorporando en este proceso variables explicativas generales y/o

componentes autorregresivos.

b) Estimación de causas a nivel de Corte de Apelaciones: se modelarán los ingresos de

causas con jurisdicción en cada Corte existente en el país, incorporando variables

explicativas generales y/o componentes autorregresivos.

IV.2 ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO DE LA ECONOMÍA EN RELACIÓN AL INGRESO

NACIONAL DE CAUSAS CIVILES

Si bien el trabajo de modelamiento que se realizará más adelante, permitirá evaluar la

forma en que el ingreso de causas se relaciona con variables que reflejen la actividad

económica, el crecimiento de la población y otras variables que puedan incidir en su

41

comportamiento, a modo de ejemplo en la Figura 10, se presenta la relación del ingreso de

causas con el comportamiento del Índice de Actividad Económica (IMACEC)18

y un

índice del ingreso de causas a nivel nacional19

. Se advierte que, siendo series diferentes,

ambas presentan una tendencia positiva a lo largo del período, siendo la de ingreso de

causas la de mayor pendiente.

Figura 11: IMACEC e Índice de Ingresos de Causas Civiles

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ y estadísticas del Banco Central.

En el trabajo de modelamiento se especificará con precisión las variables a relacionar y se

realizará los test necesarios para evaluar la significación estadística de las relaciones

sistemáticas que se detecten. En este sentido, la especificación de los modelos es de

importancia, pues el modelo expresa una teoría de comportamiento y relaciones entre

variables que se somete a una prueba estadística.

IV.3 SELECCIÓN DE MODELOS ESTADÍSTICOS A ESTIMAR Y PROYECCIÓN DE INGRESO

DE CAUSAS20

En la selección de modelos estadísticos, se generaron dos instancias de modelación. La

primera da cuenta de un análisis del ingreso total de causas al Sistema de Justicia Civil, con

el fin de establecer variables que sean relevantes en la modelación, y que contribuyan a

explicar el ingreso de causas a nivel general y separando las materias de mayor importancia

definidas en la sección III.7III.4. Luego de realizada esta modelación, se realizan

estimaciones por Corte de Apelaciones, escogiendo los modelos que más se ajusten a los

datos y generen mejores proyecciones.

18

Estimación mensual del Producto Interno Bruto del país. 19

Se genera el índice utilizando como base 100 el mismo mes que utiliza el Banco Central en la generación

del IMACEC, es decir, el mes de Julio de 2003. 20

Los datos entre los años 2000 y 2010 que se incluyen en esta sección pueden variar respecto a los

presentados en la sección estadística, ya que se realizó un tratamiento de outliers para las distintas series

estimadas.

0

50

100

150

200

250

ene-

00

jul-

00

ene-

01

jul-

01

ene-

02

jul-

02

ene-

03

jul-

03

ene-

04

jul-

04

ene-

05

jul-

05

ene-

06

jul-

06

ene-

07

jul-

07

ene-

08

jul-

08

ene-

09

jul-

09

ene-

10

jul-

10

Índi

ce

Fecha

IMACEC v/s Índice de Ingreso de Causas

IMACEC Ingreso de Causas

42

IV.3.a Estimación y Proyección Ingreso de Causas a Nivel Nacional Incorporando todas

las Materias

Esta sección tiene como objetivo determinar si variables de índole económica o

poblacional, poseen algún tipo de capacidad predictiva sobre el total de ingreso de causas a

nivel nacional. Las variables que se incluyen en este análisis son: IMACEC, Población

Anual21

, Tasa de Política Monetaria (TPM) y Tasa de Desempleo22

. La razón de incluir las

variables de índole económico (IMACEC, TPM y desempleo), es que del total de ingreso

de causas, más de un 80% posee relación con el comportamiento de la economía,

estableciendo como hipótesis que estos ingresos serían en parte resultado de su evolución.

Como ejemplo se citan las materias cobro de pagaré, citación a confesión de deuda, y

notificación de protesto de cheque (algunas de las cuales se analizará más adelante), las que

representan un 75% del total de ingresos (excluyendo las materias traspasadas a tribunales

de familia y laboral). Estas materias debiesen ser consecuencia de deudas impagas o de la

imposibilidad de responder ante una obligación como en el caso de los cheques, tal como

fue explicado en la sección III.7.

Esto genera dos hipótesis de relación entre las materias mencionadas y la economía en su

conjunto (medida a través del IMACEC). La primera es que al aumentar la actividad

económica, aumente también el crédito y por ende, aumente en nivel absoluto la cartera

vencida (aunque en proporción no varíe), generando mayores niveles de demandas por esta

causa. La segunda hipótesis, es que exista una relación negativa entre ambas variables, que

puede ser explicada porque un estancamiento de la economía generaría una disminución en

la capacidad de pago, aumentando así el ingreso de causas de estas materias.

En el caso del desempleo, la hipótesis es que al aumentar el desempleo, debiese aumentar la

imposibilidad de cumplir con las obligaciones, por ende aumentar el número de ingreso de

causas. La TPM, que es una variable de control contracíclica, ya que es el instrumento de

política monetaria que utiliza el Banco Central para contener o expandir la economía si es

que esta posee un crecimiento excesivo o un bajo crecimiento respectivamente, afectando

las otras variables macroeconómicas, tales como IMACEC y desempleo. La TPM posee a

priori efectos ambiguos, los que se estimarán en los modelos estudiados, tanto en su sentido

como en su significancia. La variable de población se incorpora, con la hipótesis de que a

un mayor número de individuos, genera un mayor ingreso de causas por razones de escala.

Todas estas hipótesis planteadas, serán verificadas una vez que se establezca el modelo

final de estimación.

Si bien se realizaron correcciones a los datos en el año 2010 en las regiones afectadas por el

terremoto, la inclusión de este año en la estimación genera igualmente distorsiones. En

efecto, se registra un descenso en el ingreso de causas para este año, pasando de tasas de

crecimiento positivas para los años precedentes, a una tasa negativa en 2010 respecto a

2009 (inclusive con las series corregidas). Por esto, la modelación se realiza en su totalidad

hasta el año 2009, ya que el 2010 se presenta como un año atípico debido al terremoto.

21

Mensualizada de acuerdo a la tasa de variación anual dividida en doce: 22

La fuente de estas variables es el Banco Central, a excepción de la población, que es extraída del Instituto

Nacional de Estadísticas (INE)

43

i) Testeo de Variables

El proceso de estimación comienza con el análisis de estacionariedad de las series, ya que

para realizar modelación de series de tiempo estas deben poseer media y varianza constante

en el tiempo. De no poseer estas características, una solución es realizar diferencias en las

series (crecimiento de un mes a otro), ya que en general esta transformación permite

obtener series estacionarias (es decir con media y varianza constante). Para este análisis se

utilizó el test de Dickey-Fuller Aumentado23

(ADF por su sigla en inglés), obteniéndose los

siguientes resultados:

Cuadro 20: Condición de Estacionariedad de las Series

Variable Tipo de Serie

Ingreso de Causas Nacionales No Estacionaria

IMACEC No Estacionaria

Población Estacionaria

TPM Estacionaria

Tasa de Desempleo Estacionaria24


Este resultado indica que las estimaciones se deben realizar sobre la diferencia (crecimiento

de la serie) del ingreso de causas, al igual que el IMACEC.

ii) Proceso de Estimación

Una vez testeada la estacionariedad de las variables a incluir en la modelación, se procede a

estimar los modelos alternativos, diferentes modelos SARIMA y los de Holt-Winter aditivo

y multiplicativo. De acuerdo a los resultados derivados de la comparación de estos

modelos25

, el modelo que se escoge finalmente es el ARIMA para la serie de ingreso de

causas nacionales, incluyendo como variables explicativas la tasa de desempleo, el

IMACEC, la Población y la TPM. El proceso de estimación fue iterativo, utilizando la

modelación de lo general a lo particular, es decir, se probó con varios rezagos (12 en cada

serie), descartando los parámetros que no eran estadísticamente significativos. Se obtuvo

como resultado que solamente la variable IMACEC es estadísticamente significativa para

explicar el ingreso de causas a nivel nacional, de acuerdo al siguiente modelo

econométrico:

donde:

: Serie de Ingreso de causas diferenciado, en el período t

: Serie de IMACEC diferenciada, en el período t-p

23

Ver Anexo 5 punto 1 para su desarrollo teórico. 24

Esta variable si bien dio estacionaria, se encontraba bastante al límite de no serlo, por ende se utilizará tanto

en niveles como en diferencias para testear su significancia. 25

Ver Anexo 6.a para resultados de comparación de modelos sobre el ingreso nacional de causas.

44

: Componentes autorregresivo 1 y 7 y estacional de media móvil

12 (este se conoce como modelo ).

Obteniendo los siguientes resultados:

Cuadro 21: Estimación Modelo de Ingreso de Causas a Nivel Nacional

Variable Coeficiente Error Estándar Estadístico t p-value

1806.1 213.0 8.48 0.00

-734.7 281.2 -2.61 0.01

AR(1) -.405 .0,081 -5,02 0.00

AR(7) -.272 .074 -3.66 0.00

SMA(12) .599 .0,079 7.58 0.00

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ, información extraída del Banco Central e INE.

Este modelo permite observar que la variable IMACEC diferenciada, y con su rezago 2, son

estadísticamente significativas y con parámetros positivos para el primero y negativo para

el segundo, lo que implica que esta variable posee un efecto compensado positivo de

acuerdo a los parámetros estimados.

Los test de estabilidad de la estimación son todos favorables, ya que los residuos son

estadísticamente normales y no presentan correlación serial en los residuos, resultados que

se muestran a continuación:

Cuadro 22: Test de estabilidad de residuos

Test Estadístico p-value

D'Agostino 2,26 0,32

Shapiro-Wilk 1,46 0,072

Jarque Bera 1,77 0,41

Breuch Godfrey 13,72 0,99

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ,

información extraída del Banco Central e INE.

iii) Proceso de Proyección de la Serie de Ingreso de Causas a Nivel Nacional

Una vez estimado el modelo, la pregunta a responder es ¿Cómo proyectar la serie de

ingreso de causas a nivel nacional sin tener la variable IMACEC proyectada al futuro? Esta

pregunta posee dos posibles soluciones:

- proyectar esta serie al futuro al igual que el de ingreso de causas con variables

estructurales y componentes autorregresivos, ó

- generar un escenario de acuerdo a una tasa media de crecimiento de la economía.

La solución por la que se optó, fue la de generar un escenario de crecimiento medio de la

economía, ya que proyectar el IMACEC a largo plazo, requiere de una serie de modelos

estructurales para su estimación. Este escenario se compone de un crecimiento medio el

cual se crea a partir de la estimación de crecimiento de largo plazo realizada por el Fondo

Monetario Internacional (FMI), el cual proyecta un crecimiento promedio hasta el año 2015

45

de 4,5%26

, cifra que será utilizada para proyectar el IMACEC a una tasa de 0,375%

mensual. Como se genera solamente un escenario medio, para obtener los escenarios de

alto y bajo ingreso se utilizará el error de la estimación para generarlos, con dos

desviaciones estándar añadidas en el caso de escenario alto y dos desviaciones menos en el

caso de escenario bajo.

Una vez generado este escenario, se procede a proyectar la serie de ingresos totales, con sus

respectivos intervalos de confianza. En la siguiente figura se muestran los tres escenarios

proyectados:

Figura 12: Proyección de Ingresos de Causas Civiles Nacionales

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ y estadísticas del

Banco Central.

Como se observa en el siguiente cuadro, las proyecciones comienzan en el año 2011, sin

embargo como se explicó anteriormente, en efecto estas se realizan desde el año 2010 lo

que es, resultado del terremoto ocurrido a comienzos del año 2010, por lo que los ingresos

de ese año no corresponden a un año normal. Los resultados de las proyecciones, así como

los ingresos para años anteriores (corregidos por los outliers) se encuentran en el siguiente

cuadro, donde se incluye además la tasa de crecimiento anual. Se deriva de esta tabla, que

el crecimiento medio para el período proyectado 2011-2015 es de un 6,5%, mientras el

crecimiento acumulado para este mismo período es de un 26%.

26

Fecha de la estimación es en marzo del año 2010.

0

50.000

100.000

150.000

200.000

250.000

300.000

ene-

00

sep-

00

may

-01

ene-

02

sep-

02

may

-03

ene-

04

sep-

04

may

-05

ene-

06

sep-

06

may

-07

ene-

08

sep-

08

may

-09

ene-

10

sep-

10

may

-11

ene-

12

sep-

12

may

-13

ene-

14

sep-

14

may

-15

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo

46

Cuadro 23: Ingreso de Causas Civiles Anuales (corregidas por outliers) y Proyección hasta año 2015

Año Ingreso de Causasa Tasa de Crecimiento

2000 485.304 -

2001 474.784 -2,2

2002 532.336 12,1

2003 737.033 38,5

2004 851.383 15,5

2005 859.183 0,9

2006 1.094.171 27,4

2007 1.430.370 30,7

2008 1.697.432 18,7

2009 1.860.035 9,6

2010 1.653.154 -11,1

2011 2.063.095 8,8

2012 2.174.430 5,4

2013 2.305.761 6,0

2014 2.448.392 6,2

2015 2.599.613 6,2

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ y

estadísticas del Banco Central. a En azul se presenta la proyección de los ingresos mientras que hasta el año 2009 se encuentra la serie original corregida por outliers.

IV.3.b Estimación y Proyección Ingreso de Causas a Nivel Nacional Desagregando las

Materias de Mayor Relevancia

En esta sección, se realizará la estimación del ingreso de causas nacional separando las

materias de mayor relevancia del resto. Estas materias son cobro de pagaré, citación a

confesión de deuda, notificación de protesto de cheque, pedimento minero y cobro letra de

cambio. Adicionalmente, se estimarán los ingresos pertenecientes al resto de materias

civiles (a las que llamaremos Otras Materias), que en proporción representan el 18,6% del

total de ingresos.

i) Testeo de Variables

El primer análisis es el de Estacionariedad (media y varianza constante en el tiempo) de las

materias seleccionadas para la estimación. De acuerdo al test ADF implementado, las series

poseen el siguiente comportamiento:

Cuadro 24: Condición de Estacionariedad de las Series

Variable Tipo de Serie

Cobro de pagaré No Estacionaria

Citación a confesión de deuda No Estacionaria

Notificación protesto de cheque No Estacionaria

Pedimento minero No Estacionaria

Cobro letra de cambio No Estacionaria

Otras materias No Estacionaria

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por

la CAPJ

47


Determinada esta condición, se procede a realizar estimaciones alternativas para cada

materia, las cuales comprenden distintas modelaciones ARIMA y Holt-Winter aditivo y

multiplicativo. Este proceso se realiza hasta el año 2008 para poder calcular las medidas de

comparación intra-muestra definidas, encontrándose los resultados en el Anexo 6.b, así

como la elección del modelo para cada materia.

Elegida la modelación a utilizar, se actualizan las estimaciones hasta el año 2010, quedando

los siguientes modelos finales de estimación:

Cuadro 25: Modelos Seleccionados por Materias de Mayor Relevancia

Materia Modelo Variables exógenas

Cobro de pagaré SARIMA(“1,2”,1,0)(0,0,0) D(IMACEC(-12)), D(desempleo)

Citación a confesión de deuda SARIMA(“2,4,9”,1,0)(0,0,0)

D(IMACEC), D(desempleo(-5)),

dsmb: 0 para el período 2000-

2009 y 1 para el 2010

Notificación protesto de cheque SARIMA(“1,12”,1,0)(12,0,0) -

Pedimento mineroa SARIMA(1,1,0)(0,0,0) D(índiceminero(-12))

Cobro letra de cambio Holt-Winter Multiplicativo -

Otras materias SARIMA(1,1,”2”)(12,0,0) -

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ, e información extraída del Banco

Central de Chile e INE a En esta materia se estimó una ecuación auxiliar para proyectar el índice minero, el cual se basó en un modelo ARIMA(“1,2”,1,”3,12”).

iii) Proceso de Proyección de la Serie de Ingreso de Causas a Nivel Nacional

Desagregando las Materias de Mayor Relevancia

Una vez estimados los modelos, se procedió a proyectar las materias seleccionadas. Las que

utilizan las variables independientes de desempleo y/o IMACEC, son proyectadas usando el

mismo escenario de crecimiento medio que se utilizó en la proyección del ingreso total de

causas. La variable índice minero, que es utilizada en la estimación de la materia pedimento

minero, es proyectada de acuerdo a una modelación ARIMA, para ser utilizada

posteriormente en la proyección de esta materia. Si bien en la sección de análisis estadístico

por materias se observa que no existe aparente relación entre las variables, en la

modelación se utilizan transformaciones de las variables27

y rezagos, específicamente el

rezago Nº 12, el cual resulta significativo, queriendo decir que la variación un año antes de

este índice, podría estar explicando los cambios actuales de la materia pedimento minero.

En la Figura 13, se muestran los gráficos de las series proyectadas hasta el año 2015,

incluyendo las materias restantes y la suma a nivel nacional del ingreso de causas.

A continuación se señalan los datos de mayor importancia referentes a la proyección de las

materias más relevantes, así como de la proyección del resto de las materias. Cabe destacar,

que además de la estimación media que se realiza en las materias, se incorporan dos

27

Se utilizan las variables en diferencias, es decir, se usa el crecimiento mensual de las variables, y no su serie

en nivel ya que resultan ser no estacionarias (no poseen media y varianza constante), y como se explicó

anteriormente una forma de solucionar este problema es realizando esta diferenciación.

48

escenarios, uno de alto y otro de bajo ingreso, los que son generan de acuerdo al error que

se genera en las estimaciones, agregando dos desviaciones para el escenario alto y restando

dos desviaciones para el escenario bajo.

Cobro de pagaré: materia de mayor relevancia sobre total de ingreso de causas nacionales,

la proyección continúa con su tendencia al alza, lo que se encuentra sustentado, como se

mencionó en el análisis estadístico por materias, en que los pagarés se han constituido en un

instrumento de aceptación general, y principal medio utilizado para comprometer el pago

de deudas en los distintos sectores de la economía. La tasa media de crecimiento anual de la

proyección es de 6,9%, mientras que para los cinco años precedentes, esta alcanza la cifra

de 6,5%, por lo que se mantiene esta tasa en la proyección realizada, por su parte la tasa de

crecimiento acumulado registra un 30,4% de aumento para el año 2015 respecto al año

2011.

Citación a confesión de deuda: esta materia, que posee un aumento significativo en el año

2010, a causa del incremento de las demandas realizadas por las casas comerciales, se

proyecta estable incorporando el salto producido en este año. La tasa de crecimiento anual

proyectada para los siguientes cinco años es de 1,7%, mientras que para los cinco

precedentes es de 34,7%, diferencia que se explica por la situación antes descrita.

Notificación cobro de cheque: la proyección de esta materia, continúa con la tendencia

decreciente con que contaba antes, lo que se sustenta en la baja continua que experimenta el

uso de este instrumento en Chile. Así, esta materia presenta un decrecimiento de 6,4% en

los cinco años precedentes a la proyección, mientras que la proyección muestra una tasa de

decrecimiento de un 12,3% para el período 2011-2015.

Pedimento minero: el comportamiento irregular que presenta esta materia, genera que la

proyección sea más bien lineal sin tantas variaciones mensuales, y que en promedio se

mantenga en el actual nivel. Por esto, las tasas de crecimiento anuales para los cinco años

anteriores y posteriores, son muy disímiles: para los cinco años previos esta alcanza el 13%,

mientras que para los proyectados es de tan solo 0,4%.

Cobro letra de cambio: el instrumento de la letra de cambio, posee un crecimiento medio

para el período 2006-2010 alrededor de un 4%, mientras la proyección muestra un

crecimiento levemente inferior al 10%, diferencia que se explica por el alto crecimiento que

tuvo la serie real en el año 2010 respecto a 2009, donde creció un 14% aproximadamente,

lo que es capturado por la estimación y posterior proyección realizada, sin embargo el nivel

con que cuenta no varía sustantivamente en el período 2011-2015, tal como muestra el

gráfico incluido en la Figura 13.

Otras materias: al eliminar las materias de mayor relevancia, se quitan dos componentes

claves, el primero de estos es la tendencia que presentaba el total nacional, que era

explicada principalmente por las materias cobro de pagaré y citación a confesión de deuda,

mientras el segundo componente extraído es el aumento significativo en el año 2003 del

ingreso de causas (si bien existe un aumento, este es de baja significancia), el cual se

explicaba básicamente por las materias cobro letra de cambio, y cobro de pagaré.

49

Eliminados estos, la serie de ingresos restante posee un comportamiento estable en el

tiempo, el cual es reflejado en la proyección realizada, donde si bien se presenta una

tendencia creciente, esta es de baja pendiente y con una tasa anual de crecimiento para los

cinco años previos a la proyección es de 10,7%, mientras que para los cinco años

posteriores es de 3,4%, diferencia que puede ser explicada por el gran aumento que

experimenta esta serie en el año 2007 respecto a 2006, año en que los ingresos derivados de

otras materias sufren una baja significativa, sin tomar en cuenta este año, la tasa de

crecimiento es de tan solo un 4,5%, tasa no muy superior a la derivada de la proyección de

los ingreso de causas.

Total de ingreso de causas nacionales: una vez proyectadas las materias más importantes y

las restantes por separado, se procede a sumar las cantidades proyectadas en cada una, de

esta manera se obtiene la proyección a nivel nacional de los ingresos de causas civiles.

En el siguiente cuadro se compara con la proyección previa, esto es, el ingreso total de

causas sin separar por materias de mayor relevancia, respecto a la analizada en esta sección.

Se logra apreciar, que las tasas de crecimiento anual media de ambas proyecciones varían

en un 1,6%, mientras que el ingreso de causas promedio por año lo hace en 198.234.

Cuadro 26: Diferencia en Proyecciones de Ingreso de Causas Nacionales Con y Sin Desagregación por

Materias

Indicador Proyección de ingresos

sin desagregar materias

Proyección

desagregando materias

Tasa de crecimiento anual promedio 5,9% 4,3%

Promedio anual de ingreso de causas 2.318.258 2.516.492 Variación de 2015 respecto a 2011 26% 18,3%

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ, e información extraída

del Banco Central de Chile e INE

50

Figura 13: Gráficos Proyecciones de: Materias de Mayor Importancia, Materias Restantes y Total Nacional

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

140000

160000

en

e-0

0

sep

-00

may

-01

en

e-0

2

sep

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-03

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4

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-04

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-05

en

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6

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-07

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-08

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-09

en

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0

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-10

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2

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-12

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-13

en

e-1

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-14

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-15

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Cobro de Pagaré


0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

90000

100000

en

e-00

sep

-00

may

-01

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2

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-10

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-11

en

e-1

2

sep

-12

may

-13

en

e-14

sep

-14

may

-15

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Citación Confesión de Deuda


0100020003000400050006000700080009000

10000

en

e-0

0

sep

-00

may

-01

en

e-0

2

sep

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may

-03

en

e-0

4

sep

-04

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-05

en

e-0

6

sep

-06

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-07

en

e-0

8

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-08

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-09

en

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0

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en

e-1

2

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-12

may

-13

en

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-14

may

-15

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Notificación Protesto de Cheque


0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

en

e-0

0

sep

-00

may

-01

en

e-0

2

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en

e-0

4

sep

-04

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en

e-0

6

sep

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en

e-0

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-08

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-09

en

e-1

0

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-10

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-11

en

e-1

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may

-13

en

e-1

4

sep

-14

may

-15

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Pedimento Minero


51

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

en

e-0

0

ago

-00

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-01

oct

-01

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dic

-02

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03

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-04

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abr-

05

no

v-05

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-06

en

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ago

-07

mar

-08

oct

-08

may

-09

dic

-09

jul-

10

feb

-11

sep

-11

abr-

12

no

v-12

jun

-13

en

e-1

4

ago

-14

mar

-15

oct

-15

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Cobro Letra de Cambio


0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

en

e-0

0

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-00

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-01

en

e-0

2

sep

-02

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-03

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e-0

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sep

-04

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-05

en

e-0

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sep

-06

may

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-08

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en

e-1

0

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-10

may

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e-1

2

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-12

may

-13

en

e-1

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-14

may

-15

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Otras Materias


0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

en

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0

sep

-00

ma

y-0

1

en

e-0

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-02

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en

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en

e-0

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-08

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y-0

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e-1

0

sep

-10

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y-1

1

en

e-1

2

sep

-12

ma

y-1

3

en

e-1

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sep

-14

ma

y-1

5

Ing

reso

de

Ca

usa

s

Fecha

Total Ingreso de Causas Nacional

Total Materias Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo

52

IV.3.c Estimación y Proyección de Ingreso de Causas a Nivel de Corte de Apelaciones

En el sentido de profundizar el análisis realizado con las modelaciones anteriores, en esta

sección se realizan estimaciones y proyecciones a nivel de Corte de Apelaciones. Con esto,

se espera capturar la especificidad regional de la información obtenida para cada Corte, ya

que como se mostró en la sección III.3, se comportan de manera específica en cada región

en la cual tienen jurisdicción.

A nivel de Corte de Apelaciones, es más difícil encontrar variables que puedan servir de

predictoras de los ingresos de causas civiles, ya que la disponibilidad de series mensuales a

nivel regional es bastante restringida. Por esto, en la modelación a este nivel se utilizó

como variable explicativa la población de cada región (proyecciones realizadas por el INE),

el desempleo, además del componente autorregresivo y estacional de la serie en cada

modelo estimado, evaluando en cada caso su significancia estadística, así como su nivel

predictivo.

Para este nivel de estimaciones, se utilizó tres modelos alternativos, los modelos de

regresión clásicos, que incorporaban la población y la tendencia, modelos SARIMA los

cuales utilizan la historia pasada para proyectar las series y los modelos de suavización

Holt-Winter aditivo y multiplicativo. Si bien se trata de modelaciones diferentes, esto no es

impedimento para realizar un análisis agregado, ya que los modelos capturan la

información contenida en la historia de cada serie a nivel de Cortes (o regiones), así como

se incorporan variables que tratan de explicar dicho comportamiento, por lo que la

proyección es una extensión de la historia de la serie, por ende el uso de diferentes modelos

no invalidaría su análisis agregado.

i) Testeo de Variable de Ingreso de Causas por Corte de Apelaciones

Para realizar la modelación ARIMA o de regresión clásica, fue necesario que las series

fuesen estacionarias (media y varianza constante en el tiempo). Por esto, al igual que en las

modelaciones anteriores, se debe testear si las variables de ingreso de causas por Corte de

Apelaciones cumplen con esta condición o no, ya que esto determina la forma en que es

regresionada la variable dependiente, porque de no serlo, debe diferenciarse para que los

modelos estimados sean estables en términos de media y varianza.

El test a utilizar en este proceso es, al igual que en la estimación de ingresos a nivel

nacional, el Dickey-Fuller Aumentado (ADF por sus siglas en inglés), encontrándose los

siguientes resultados para las Cortes de Apelaciones:

53

Cuadro 27: Estacionariedad de las Series en base al Test ADF

Corte con Jurisdicción Tipo de Serie

Arica y Parinacota No Estacionaria

Tarapacá No Estacionaria

Antofagasta No Estacionaria

Atacama No Estacionaria

Coquimbo Estacionaria

Valparaíso No Estacionaria

Región Metropolitana No Estacionaria

- Corte de Santiago No Estacionaria

- Corte de San Miguel No Estacionaria

O’Higgins No Estacionaria

Maule No Estacionaria

Bío – Bío

- Corte de Chillán No Estacionaria

- Corte de Concepción No Estacionaria

La Araucanía No Estacionaria

Los Ríos No Estacionaria

Los Lagos No Estacionaria

Aysén Estacionaria

Magallanes No Estacionaria

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por

la CAPJ

Obtenidos estos resultados, se obtiene que para modelar las series no estacionarias es

necesario diferenciarlas, comenzando posteriormente con la fase de estimación de los

modelos estadísticos.


Como se mencionó anteriormente, este proceso consta de tres modelaciones alternativas,

regresión clásica con tendencia y variable de población regional, suavizamiento

exponencial con Holt-Winter (ver sección II.1.b) y modelos SARIMA, los cuales serán

calculados de manera alternativa hasta el año 2008, para construir las mediciones de

comparación intra-muestra definidas en la sección II.2.b28

, con el fin de elegir el modelo

que minimice de mejor manera estas medidas.

- Modelos de Regresión Clásicos

Los modelos de regresión clásicos estimados para todas las Cortes, resultan ser poco

eficientes para capturar la información contenida en cada serie de ingresos, ya que,

como se regresionaban respecto a variables definidas por tasas de crecimiento

constante (la tendencia es lineal y la población solo tenía variación año a año pero

no mes a mes), las variaciones de la serie de ingresos no eran capturadas.

Para corregir este defecto, se hace necesario agregar componentes autorregresivos a

los modelos realizados, lo que los convierte en modelos ARIMA, por lo que se

decidió evaluar la significancia de la variable población en este tipo de modelación,

mientras que la tendencia no es necesaria incluirla dado que se captura en estos

modelos.

28

Error Cuadrático Medio, Error Absoluto Medio y Error Absoluto Medio Porcentual.

54

- Modelos SARIMA

Para este tipo de modelación hay que utilizar la metodología de Box - Jenkins29

, la

cual produce buenas estimaciones y modelos parsimoniosos3031

. En la modelación

se incluye además la variable de población regional a cada serie de ingresos de las

Cortes de Apelaciones, como se mencionó en el apartado anterior, evaluando su

significancia estadística y su aporte a la proyección intra-muestra realizada para los

años 2009-2010.

En el proceso de estimación, se obtuvo modelos SARIMA, para cada Corte, que

cumplían con los supuestos de los errores. Evaluadas las variables población y Tasa

de Desempleo, se obtuvo que la primera de estas resultó ser no significativa en

ninguna Corte estimada mediante esta modelación, mientras la segunda, fue

significativa en varias Cortes del país, sin embargo en ningún caso mejoró las

proyecciones32

.

Una vez obtenidos los modelos que cumplían con las condiciones de estabilidad en

los residuos y parámetros, se procedió a calcular las mediciones de comparación

intra-muestra definidos, para poder realizar comparaciones entre modelos SARIMA

alternativos y respecto a los de Holt-Winter.

- Modelos de Holt-Winter

Estos modelos de suavizamiento exponencial, capturan el comportamiento histórico

de la serie, específicamente su tendencia y estacionalidad, por lo que su cálculo se

realiza con las series originales, sin realizar ningún tratamiento.

Para cada serie de ingreso de causas a nivel de Corte de Apelaciones, se estimaron

modelos Holt-Winter estacionales tanto aditivos como multiplicativos, ya que

dependerá de la composición de la serie cuál posee un mejor ajuste y presenta

mejores proyecciones33

. Una vez estimados y proyectados para los años 2009 y

2010, se calculan las medidas de comparación.

iii) Modelos Seleccionados y Actualización de Modelos

Una vez estimados los modelos y evaluada su significancia, se realizó la selección del

modelo que minimiza de mejor manera las medidas de ajuste intra-muestra34

. El modelo

29

Detallada en el Anexo 5: Metodológico. 30

Una modelación parsimoniosa utiliza como criterio que, frente a dos modelos que explican de manera

similar los datos, se debe elegir el modelo más simple de los dos. 31

Según la metodología de Box y Jenkins se producen mejores proyecciones con modelos parsimoniosos, que

los que se sobre-parametrizan. Enders, Walter (1994) cap. 2, pag. 96. 32

En la estimación a nivel nacional sin desagregar por materias de mayor relevancia, se encuentra solamente

que la variable IMACEC es significativa y aporta en la proyección de ingreso de causas civiles. 33

La composición de la serie puede ser aditiva , o multiplicativa

donde Y: serie original, T: el componente de tendencia, E: componente estacional, C: componente cíclico e I:

componente irregular. 34

En el Anexo 6.c se encuentran los resultados obtenidos respecto a los ECM, EAM y EAMP de los modelos

estimados de forma alternativa y el modelo que se escoge finalmente.

55

elegido, entre todos los estimados para cada Corte, es el que permite realizar mejores

proyecciones para los años 2009 y 2010 (o sólo 2009 en Cortes donde hubo efectos visibles

del terremoto).

Luego de seleccionar los modelos para cada Corte de Apelaciones y la región

Metropolitana, se actualizan las estimaciones hasta el año 2010, para poder realizar las

proyecciones a partir de 2011. Sin embargo, las Cortes que fueron afectadas por el

terremoto, son estimadas hasta el año 2009, proyectando a partir del 2010. Los modelos

finales, se encuentran resumidos en el siguiente cuadro.

Cuadro 28: Modelos Finales Estimados por Cortes de Apelaciones y la Región Metropolitana35

Corte con Jurisdicción Modelo

Arica y Parinacota SARIMA(“1,2”,1,1)(12,0,0)

Tarapacá SARIMA(“1,2”,1,1)(12,0,0)

Antofagasta Holt-Winter Multiplicativo

Atacama Holt-Winter Multiplicativo

Coquimbo Holt-Winter Aditivo

Valparaíso SARIMA(1,0,”2”)(12,0,0)

Región Metropolitana SARIMA(“1,2”,1,3)(12,0,0)

- Corte de Santiago SARIMA(“1,2”,1,3)(12,0,0)

- Corte de San Miguela SARIMA(“12”,1,1)(0,0,12)

O’Higgins Holt-Winter Multiplicativo

Maule SARIMA(1,1,”2”)(12,0,0)

Bío – Bío

- Corte de Chillán SARIMA(“1,6”,0,0)(12,0,0)

- Corte de Concepción Holt-Winter Multiplicativo

La Araucanía Holt-Winter Multiplicativo

Los Ríos Holt-Winter Aditivo

Los Lagos Holt-Winter Multiplicativo

Aysén Holt-Winter Aditivo

Magallanes Holt-Winter Multiplicativo

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ a En esta Corte se incluye una variable Dummy con 0 para el período 2000-2009 y 1 para el

2010, ya que presenta un aumento permanente en los ingresos, de acuerdo a información recabada de tribunales de esta Corte.

Así por ejemplo, la ecuación final de la Corte de Santiago adopta la siguiente forma:

donde:

: Serie de Ingreso de causas diferenciado, en el período t

: Componentes autorregresivos números 1 y 2

: Componente de media móvil con tres rezagos

35

Para visualizar los modelos con sus parámetros estimados, véase Anexo 7

56

: Componente autorregresivo estacional número 12

Luego de realizar las estimaciones con los mejores modelos calculados, se realiza el

proceso de proyección de las series de ingreso de causas a nivel de Corte de Apelaciones, el

cual será detallado en el siguiente apartado.

iv) Proceso de Proyección de las Series de Ingreso de Causas por Corte de Apelaciones

La proyección de las series de ingresos, se realizó para el período 2011-2015 en base a los

modelos estimados en la sección anterior. Éste es un proceso iterativo, ya que proyecta cada

valor con valores pasados de la serie de ingresos, ya sean éstos puntuales como es el caso

de los componentes autorregresivos o promedios, si las estimaciones poseen medias

móviles.

Para la generación de escenarios, hay que establecer bandas de confianza de acuerdo al

error encontrado en la regresión, utilizando dos desviaciones estándar por sobre y debajo el

nivel proyectado, en este último caso si el valor es teóricamente negativo se asume el valor

cero, ya que empíricamente no es posible encontrar valores de ingreso de causas inferiores

a este valor.En el Cuadro 29 se resumen las proyecciones realizadas en cada Corte a nivel

anual, incluyendo los escenarios de ingreso de causas bajo, medio y alto, incorporando la

tasa de crecimiento media anual y la variación de ingresos en el año 2015, respecto al año

2011.

Aquí se puede observar, que en general se proyecta un aumento de los ingresos de causas

en las Cortes estudiadas para el período 2011-2015, con una tasa de crecimiento media a

nivel nacional de 4,8% (donde el ingreso nacional corresponde a la suma de las

proyecciones por Cortes), destacando las de Copiapó y La Serena con 6,8% y 6,7% de

crecimiento medio respectivamente, mientras la excepción de crecimiento en los ingresos

se registra en la Corte de Valdivia, la cual presenta un leve descenso en su proyección de un

0,2% (y un 1% acumulado en el período) como promedio anual, lo que puede ser explicado

por la evolución irregular que ha presentado esta serie, la cual luego de presentar ascensos

en 2007 y 2008, registra bajas en los siguientes dos años, hecho que es recogido por la

proyección realizada.

Los gráficos de los ingresos de causas de las cortes proyectadas se encuentran en el Anexo

8, sin embargo a continuación en la Figura 14, se expone la gráfica de la Corte de Santiago,

la cual fue seleccionada a modo ilustrativo, para entender las figuras que se incluyen en este

anexo.

57

Figura 14: Proyecciones en Cortes de Santiago


Los ingresos de causas ingresadas en la Corte de Santiago fueron proyectados mediante una

modelación SARIMA (tal como se señala en el Cuadro 28) desde enero de 2010, año que

no se utilizó en la estimación por el efecto del terremoto, razón por la cual la proyección

comienza a partir de este año y no desde 2011. En la figura anterior se presenta la

proyección media, que es representada por la línea roja y calculada con el modelo señalado,

mientras que la línea verde corresponde al escenario de mayor ingreso de causas, calculado

como la estimación media más dos desviaciones estándar, mientras que la línea de abajo

corresponde al escenario de menor ingreso de causas, calculado como la estimación media

menos dos desviaciones estándar.

Se observa en la proyección, que se conserva la tendencia que tiene la serie en la mayor

parte del período 2000-2010, si se toma en cuenta el crecimiento de los ingresos de causas

anuales registrado entre los años 2007-2010, este alcanzó un promedio de 8,8%, mientras

que para la proyección (período 2011-2015) esta cifra alcanza un 5,9%.

0

20.000

40.000

60.000

80.000

100.000

120.000

140.000

160.000

180.000

ene-

00

sep-

00

may

-01

ene-

02

sep-

02

may

-03

ene-

04

sep-

04

may

-05

ene-

06

sep-

06

may

-07

ene-

08

sep-

08

may

-09

en

e-10

sep-

10

may

-11

en

e-12

sep-

12

may

-13

en

e-14

sep-

14

may

-15

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Corte de Santiago


58

Cuadro 29: Proyecciones hasta 2015 de acuerdo a Escenarios Bajo, Medio y Alto

Corte de

Apelaciones

con Jurisdicción en

2011 2012 2013 2014 2015 Tasa de

Crecimiento

Media Anual

Variación de

2015 respecto

a 2011 Alto Medio Bajo Alto Medio Bajo Alto Medio Bajo Alto Medio Bajo Alto Medio Bajo

Arica 15874 11232 6589 17000 12358 7716 17725 13083 8441 18193 13551 8909 18494 13852 9210 5.4 23.3

Iquique 41037 29929 18822 45019 33912 22804 46374 35266 24159 46834 35727 24619 46991 35883 24776 4.8 19.9

Antofagasta 71481 54657 37834 75230 58407 41583 78980 62156 45332 82729 65905 49082 86478 69655 52831 6.2 27.4

Copiapó 57161 43173 29185 60384 46396 32408 63606 49618 35631 66829 52841 38853 70051 56064 42076 6.8 29.9

La Serena 66786 40822 14858 69821 43857 17892 72856 46891 20927 75890 49926 23962 78925 52961 26996 6.7 29.7

Valparaíso 115697 92066 68434 118343 94711 71079 121529 97897 74265 124989 101357 77726 128589 104957 81325 3.3 14.0

Región

Metropolitana 1809871 1647557 1485243 1927470 1765156 1602842 2042668 1880355 1718041 2156392 1994078 1831764 2269207 2106893 1944580 6.3 27.9

San Miguel 508808 458516 408224 515169 464877 414585 521514 471222 420930 527843 477551 427259 534157 483865 433573 1.4 5.5

Santiago 1588709 1447060 1305411 1680656 1539007 1397359 1774311 1632663 1491014 1869008 1727359 1585711 1964340 1822691 1681043 5.9 26.0

Rancagua 58894 46218 33543 60507 47831 35156 62120 49444 36769 63733 51057 38382 65346 52671 39995 3.3 14.0

Talca 49171 35976 22781 50128 36933 23738 50804 37609 24414 51283 38088 24893 51621 38426 25231 1.7 6.8

Chillán 19254 13703 8152 19316 13765 8214 19543 13992 8441 19860 14310 8759 20227 14676 9125 1.7 7.1

Concepción 81328 67870 54411 84455 70996 57537 87581 74123 60664 90708 77249 63790 93834 80375 66917 4.3 18.4

Temuco 52797 44114 35431 54333 45650 36967 55868 47185 38503 57404 48721 40038 58940 50257 41574 3.3 13.9

Valdivia 27009 20521 14033 26959 20471 13983 26908 20420 13932 26858 20370 13882 26808 20320 13832 -0.2 -1.0

Puerto Montt 31339 23554 15769 32676 24891 17107 34014 26229 18444 35351 27566 19781 36688 28904 21119 5.3 22.7

Coyhaique 10049 7368 4687 10339 7658 4978 10629 7948 5268 10919 8239 5558 11209 8529 5848 3.7 15.8

Punta Arenas 11105 8271 5437 11551 8717 5883 11997 9163 6329 12443 9609 6775 12889 10055 7221 5.0 21.6

Total Nacional 2806499 2445051 2083603 2931885 2570436 2208989 3056360 2694911 2333463 3180875 2819426 2457978 3305588 2944140 2582692 4.8 20.4


59

V CONCLUSIONES

La información de las causas ingresadas al Sistema de Justicia Civil, fue facilitada por la

Corporación Administrativa del Poder Judicial con la finalidad de ejecutar el presente

estudio. Con el objeto de depurar y validar la información contenida en la Base de Datos

que se utilizó en el desarrollo del estudio, se realizó cuatro tipos de ajustes a la base de

datos original. Primero, se eliminó las materias que traspasadas a tribunales de familia y a

tribunales laborales durante el período en estudio. Segundo, se actualizó, por parte de la

CAPJ, la información que se encontraba disponible al momento de inicio del estudio.

Tercero, se recodificaron las materias para clasificarlas en procedimientos. Cuarto, se

realizó un análisis y corrección de datos atípicos a nivel de Corte de Apelaciones. Con estos

ajustes, se obtuvo la base de datos depurada y validada para los fines de este estudio de

proyecciones.

Como conclusiones de las estadísticas realizadas a las distintas desagregaciones de los

datos originales, para el período 2000.2010, se tiene lo siguiente:

i. Por Corte de Apelaciones:

Gran importancia relativa de las Cortes pertenecientes a la Región Metropolitana,

que registran el 64,7% de las causas ingresadas a nivel nacional;

Las Cortes presentan una tendencia creciente en el número de causas ingresadas,

con excepciones poco significativas. La tasa de crecimiento promedio anual en el

período 2000-2010 alcanzó a 13,9%; el mayor crecimiento se experimentó en

San Miguel y Santiago, mientras en Valdivia se registra el menor aumento en el

número de causas ingresadas.

El comportamiento estacional se encuentra presente en todas las series de ingreso

de causas de las Cortes de Apelaciones, con alzas en los meses de enero y marzo,

y bajas en septiembre y diciembre sin contar febrero.

ii. Por Procedimiento:

Los procedimientos más importantes son ejecutivo y gestiones preparatorias y

medidas prejudiciales; con 58,2% y 24,7% respectivamente

La tendencia de las series de ingreso de causas es creciente en todos los

procedimientos con excepción de voluntario. Destaca el procedimiento ordinario

con una tasa de crecimiento promedio anual de 25,7% (si bien no es el que

presenta mayor pendiente, posee años de alto crecimiento que explican esta

cifra), seguido por gestiones preparatorias y medidas prejudiciales con un

17,9%.

iii. Por Materias:

Las materias más importantes a nivel nacional son cobro de pagaré y confesión

de deuda, las cuales acumulan en conjunto el 69,9% del total del ingreso de

causas;

60

Regionalmente, se observa que las materias recién señaladas persisten como las

más importantes. En la zona norte del país, existe una fuerte influencia de la

minería por lo que las materias que tienen relación con esta actividad están

concentradas en estas Cortes. En la zona sur no se advierten materias dominantes

en relación con alguna actividad.

En relación al modelamiento, se resuelve hacer tres estimaciones y proyecciones en

paralelo. La primera de estas modelaciones se realiza sobre el total de ingreso de causas

respecto a variables económicas y de población. En el análisis, se encuentra significancia

del IMACEC, no así de la Población, la Tasa de Desempleo y de la Tasa de Política

Monetaria.

La segunda modelación, se realiza separando las materias de mayor importancia sobre el

total de ingresos, y modelando cada una de éstas por separado, así como los ingresos de las

materias restantes.

La tercera y última modelación, se realiza en base a los ingresos de causas a nivel de Corte

de Apelaciones, evaluando las variables de población y tasa de desempleo regionales. A

este nivel, los modelos que presentaron los mejores ajustes fueron los SARIMA con

componente estacional y Holt-Winter multiplicativo; la variable Tasa de Desempleo fue

significativa en varias Cortes, sin embargo no mejoró las proyecciones, mientras que la

Población no fue significativa en ninguna de las Cortes.

De las proyecciones realizadas a nivel nacional, ya sea desagregando o no las materias, se

encuentra que una de sus fortalezas es que incorpora información empírica en la

estimación, que es complementada por los componentes autorregresivos, generando

proyecciones sustentadas en variables económicas. Una debilidad, en cambio, es que al

realizar la estimación sobre el total de ingresos, las regiones que poseen menor ingreso de

causas no se ven del todo reflejadas en el global, primando por ejemplo la Región

Metropolitana, que influye decisivamente en la tendencia global de los ingresos de causas

en el sistema judicial civil.

Las proyecciones obtenidas a partir de la modelación por Corte de Apelaciones, se basan

solamente en los valores históricos de las series, ya que no existen variables que aporten a

las proyecciones. La fortaleza principal de esta modelación, es que se proyecta la dinámica

de cada Corte de Apelaciones de acuerdo a su evolución histórica; y esta última, a través de

los componentes autorregresivos para realizar la proyección. Un factor de debilidad de esta

proyección es no estar sustentada en otras variables históricas.

En el siguiente cuadro se aprecian las proyecciones medias de las tres modelaciones

distintas:

61

Cuadro 30: Ingreso Estimado de Causas del Sistema Procesal Civil

Año

Corte

Escenario Medio Variación de 2015

respecto a 2010 2011 2013 2015

Arica 11.232 13.083 13.852 23.3

Iquique 29.929 35.266 35.883 19.9

Antofagasta 54.657 62.156 69.655 27.4

Copiapó 43.173 49.618 56.064 29.9

La Serena 40.822 46.891 52.961 29.7

Valparaíso 92.066 97.897 104.957 14.0

Región Metropolitana 1.647.557 1.880.355 2.106.893 27.9

San Miguel 458.516 471.222 483.865 5.5

Santiago 1.447.060 1.632.663 1.822.691 26.0

Rancagua 46.218 49.444 52.671 14.0

Talca 35.976 37.609 38.426 6.8

Chillán 13.703 13.992 14.676 7.1

Concepción 67.870 74.123 80.375 18.4

Temuco 44.114 47.185 50.257 13.9

Valdivia 20.521 20.420 20.320 -1.0

Puerto Montt 23.554 26.229 28.904 22.7

Coyhaique 7.368 7.948 8.529 15.8

Punta Arenas 8.271 9.163 10.055 21.6

Total nacional de estimación

por Corte de Apelaciones a 2.445.051 2.694.911 2.944.140 20.4


ingreso de causas global 2.063.095 2.305.761 2.599.613 26.0


ingreso de causas

desagregando por materias de

mayor relevancia

2.298.619 2.519.650 2.719.745 18.3

Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ a Este total nacional, es la suma de todas las Cortes sin considerar la estimación realizada para la Región

Metropolitana, sino que tomando las Cortes de Santiago y San Miguel por separado.

El cuadro presenta la conclusión final del estudio: las proyecciones de ingresos de causas al

Sistema de Justicia Civil obtenidas a través de tres metodologías alternativas. La tasa de

crecimiento media para estas proyecciones es de: 4,8% para el total nacional de la

proyección realizada por Corte, 5,9% para el total nacional sin desagregación y un 4,3%

para la realizada desagregando por materias de mayor relevancia. Estas tasas no varían

significativamente una de la otra, observando que la mayor diferencia se da entre las dos

últimas, discrepancia que asciende a un 1,6%.

De la proyección realizada por Cortes, se obtiene que la materia cobro de pagaré mantiene

su alta participación dentro del total de ingresos, con un 50,8% de participación para el total

de los cinco años proyectados, cercana a la participación registrada en el período 2000-

2010, la cual ascendía a un 50,3%. Por su parte, cobro letra de cambio, posee la menor

62

participación dentro del total proyectado, con tan solo un 0,5% del total de ingresos

proyectados, por debajo del 2,8% que ostentaba en el período 2000-2010.

En cuanto al nivel, si bien existen diferencias en las tres proyecciones, no son

significativas. De hecho, tienden a convergen en el tiempo: en 2011 divergen como

máximo en un 19%, mientras que en 2015, las proyecciones divergen sólo en un 13%. Si se

considera la proyección en base a materias de mayor relevancia como referente, las

proyecciones varían en un rango de 6 % a -10% en 2011, rango que disminuye a 8% a - 4%

en 2015. Este resultado evidencia que las proyecciones realizadas para el ingreso de causas

en el Sistema de Justicia Civil mediante modelaciones alternativas, no presentan grandes

diferencias, evidenciando cierta robustez en los resultados encontrados.

63

VI BIBLIOGRAFÍA

Centro de Estudios y Asistencia Legislativa Chile (2007), “Estimación de la demanda en el

nuevo Procedimiento Laboral (Período 2008-2010)”, Pontificia Universidad Católica de

Valparaíso.

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Nº 19.968 en la demanda de ingresos de los tribunales de familia y del Sistema Nacional de

Mediación”, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.

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using powerful and informative tests of normality". The American Statistician 44 (4): 316–

321.

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Movimientos Estadísticos en los Órganos Judiciales”, Poder General de la Federación,

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64

VII ANEXOS

Anexo 1: Modificaciones al Código Civil

Principales modificaciones a la legislación civil que pueden tener incidencia en los

aumentos o disminuciones de ingresos de causas en los Tribunales Civiles, en la

década 2000-2010.-

Se analizaron las modificaciones legales a los Códigos: Civil, Comercial, De Aguas, de

Minería, de Procedimiento Civil y Orgánico de Tribunales, así como de algunas leyes que

son de alguna incidencia en la actividad ordinaria de las personas, con la finalidad de

analizar si alguna de estas modificaciones legales pudieron haber tenido algún impacto en

el ingreso de causas civiles.

La metodología empleada fue la de revisar los códigos y leyes actualizadas con la última

versión de la Biblioteca del Congreso Nacional, ver las modificaciones de la década y

posteriormente revisar cada una de las leyes mencionadas en los códigos, en la misma

Biblioteca, ver la materia, su fecha de publicación y entrada en vigencia y analizar si pudo

haber tenido alguna incidencia en el ingreso de causas civiles.

1.-Modificaciones al Código Civil

Durante la década señalada el Código Civil tuvo las siguientes modificaciones:

Ley 19.903 publicada en el Diario Oficial el 10 de Octubre de 2003, sobre procedimiento

para el otorgamiento de la posesión efectiva de la herencia y adecuaciones a la normativa

procesal civil y tributaria sobre la materia, publicada en el Diario oficial el 10 de Octubre

de 2003, entra en vigencia seis meses después, esto es el 10 de abril de 2004. Esta Ley

sustrae de los Tribunales Civiles la tramitación de las posesiones efectivas intestadas, que

son la gran mayoría, las cuales pasan a tramitarse ante el Servicio de Registro Civil.

Ley 19.904, publicada en el Diario Oficial el 3 de Marzo de 2003, modifica los artículos

1.447 del Código Civil y 4° de la Ley de Matrimonio Civil, respecto de las causales de

incapacidad que afectan a los sordomudos que no pueden darse a entender por escrito y

aquellos que de palabra o por escrito no pueden dar a entender su voluntad.

Ley 19.947, publicada en el Diario Oficial con fecha 17 de mayo de 2004, deroga la

antigua Ley de Matrimonio Civil que databa de 1884, que incorpora la institución del

divorcio con disolución del vínculo que permite a los cónyuges volver a contraer

matrimonio. Esta ley entre en vigencia el 17 de noviembre de 2004 y desde esa fecha y

hasta la instalación de los tribunales de familia por la ley 19.968, la tramitación de los

divorcios fue competencia de los Tribunales Civiles. En consecuencia los juicios de

divorcio, entre el 17 de noviembre de 2004 y el 1 de octubre de 2005, se tramitaron en los

Tribunales Civiles.

Ley 19.968 publicada en el Diario Oficial el 30 de agosto de 2004, crea los tribunales de

familia, su vigencia es de 1 de octubre de 2005, fecha a partir de la cual la tramitación de

los divorcios se traslada de los Tribunales Civiles a los de Familia.

65

Ley 19.741 publicada en el Diario Oficial el 24 de Julio de 2001, modifica la Ley 14.908

sobre abandono de familia y Pago de Pensiones Alimenticias, competencia de Tribunales

de Menores, modifica normas del Código Civil y Procedimiento Civil.

Ley 20.030 publicada en el Diario Oficial el 5 de julio de 2005, modifica el Código Civil,

en lo relativo a la exigencia de presentación de antecedentes para dar curso a la demanda de

reclamación de maternidad o paternidad y a la valoración de los medios de prueba en

particular. Desde esta fecha y hasta el 1 de octubre de 2005, en que se crean los tribunales

de familia, las demandas de reconocimiento se tramitaron en los Juzgados Civiles.

Ley 20.152 publicada en el Diario Oficial el 9 de enero de 2007, modifica la Ley 14.908

sobre abandono de familia y Pago de Pensiones Alimenticias, competencia de Tribunales


Ley 20.190 publicada en el Diario Oficial el 9 de enero de 2007, introduce adecuaciones

tributarias e institucionales para el fomento de la industria de capital de riesgo y continua el

proceso de modernización del mercado de capitales.

Ley 20.286 publicada en el Diario Oficial el 9 de enero de 2007, introduce modificaciones

orgánicas y procedimentales a la Ley 19.968 que crea los tribunales de familia.

Comentario a las modificaciones al Código Civil:

En relación a la incidencia respecto el aumento o disminución de ingresos de causas en los

Tribunales Civiles, resulta claro que la que mayor incidencia debería estar radicada en la

entrada en vigencia, en Octubre de 2005, de la Ley 19.968 que crea tribunales de familia y

ello se ve reflejado en los datos de ingresos en los Tribunales que tienen una disminución

en ese mes.

La otra ley que debería tener incidencia es la ley 19.903 cuya vigencia es de abril de 2004,

puesto que traslada la tramitación de las posesiones efectivas intestadas de los Tribunales

Civiles al Registro Civil. La incidencia en cuanto a disminución de causas se ve en el año

2005 en el cual a nivel nacional hay una disminución de hasta un 29% en algunas

jurisdicciones.

Las demás leyes no tienen incidencia en el aumento o disminución de causas civiles y no

tendría porqué tenerlo.

2.-Modificaciones al Código de Comercio

Las modificaciones son las siguientes:

Ley 19.755, publicada en el Diario Oficial de 27 de septiembre de 2001, modifica normas

del Código de Comercio relativas al contrato de transporte, dando merito ejecutivo a la

carta de porte en que conste el recibo de la mercadería.

66

Ley 19.806, publicada en el Diario Oficial de 31 de Mayo de 2002, sobre normas

adecuatorias al nuevo sistema procesal penal. Varios cuerpos legales, entre ellos el Código

de Comercio, fueron modificados para ser adecuados, determinados artículos, a la reforma

procesal penal.

Ley 20.004, publicada en el Diario Oficial de 8 de marzo de 2005, modifica la ley 18.175,

en materia de fortalecimiento de la transparencia en la administración privada de las

quiebras, fortalecimiento de la labor de los síndicos y de la Superintendencia de Quiebras.

Ley 20.073, publicada en el Diario Oficial de 29 de noviembre de 2005, modifica la Ley de

Quiebras en materia de convenios concúrsales.

Ley 20.190, publicada en el Diario Oficial de 5 de junio de 2007, introduce modificaciones

tributarias e institucionales para el fomento de la industria de capital de riesgo.

Ley 20.382, publicada en el Diario Oficial de 20 de octubre de 2009, introduce

perfeccionamiento a la normativa que regula los gobiernos corporativos de las empresas.

Ley 20.416 publicada en el Diario Oficial de 3 de febrero de 2010, fija normas especiales

para empresas de menor tamaño.

Comentario a las modificaciones al Código de Comercio:

Estas normas, por su naturaleza, no tienen incidencia en aumentos o disminuciones

significativas de ingresos en Tribunales Civiles.

3.- Modificaciones al Código de Procedimiento Civil

Las modificaciones en la década son las siguientes:

Ley 19.903 publicada en el Diario Oficial el 10 de Octubre de 2003, sobre procedimiento

para el otorgamiento de la posesión efectiva de la herencia y adecuaciones a la normativa

procesal civil y tributaria sobre la materia, publicada en el Diario oficial el 10 de Octubre

de 2003, entra en vigencia seis meses después, esto es el 10 de abril de 2004. Esta Ley

sustrae de los Tribunales Civiles la tramitación de las posesiones efectivas intestadas, que

son la gran mayoría, las cuales pasan a tramitarse ante el Servicio de Registro Civil.

Modifica normas del Código de Procedimiento Civil en relación a la tramitación de estas

causas no contenciosas.

Ley 19.904, publicada en el Diario Oficial el 3 de Marzo de 2003, modifica los artículos

1.447 del Código Civil y 4° de la Ley de Matrimonio Civil, respecto de las causales de

incapacidad que afectan a los sordomudos que no pueden darse a entender por escrito y

aquellos que de palabra o por escrito no pueden dar a entender su voluntad. Modifica el

Código de Procedimiento Civil en relación a las declaraciones de testigos sordos, mudos o

sordomudos.

67

Ley 19.806, publicada en el Diario Oficial de 31 de Mayo de 2002, sobre normas

adecuatorias al Nuevo Sistema Procesal Penal, se modifican varios cuerpos legales, entre

ellos el Código de Procedimiento Civil, de manera de hacerlos compatibles con el nuevo

Sistema Procesal Penal.


antigua Ley de Matrimonio Civil que databa de 1884 que incorpora la institución del






Tribunales Civiles. Modifica diversas disposiciones del Código de Procedimiento Civil,

relacionadas con el juicio de divorcio.


familia, su vigencia es de 1 de octubre de 2005, fecha a partir de la cual Como la

tramitación de los divorcios se traslada de los Tribunales Civiles a los de Familia. Modifica

diversas disposiciones del Código de Procedimiento Civil, relacionadas con el juicio de

divorcio.

Ley 20.192, publicada en el Diario Oficial de 26 de junio de 2007, modifica disposiciones

del Código relativas a notificaciones, listas de testigos, nombramiento de peritos, acciones

civiles derivadas de delitos.

Ley 20.217, publicada en el Diario Oficial de 12 de noviembre de 2007, sobre documentos

electrónico, firma electrónica y servicios de certificación de firma electrónica. Modifica

diversas normas relacionadas a la materia del Código de Procedimiento Civil.

Comentario a las modificaciones al Código de Procedimiento Civil

En relación a estas modificaciones y su incidencia en el ingreso de causas, ya sea

disminución o aumento, podemos señalar que tres son las que han influido, a saber, la Ley

que crea los tribunales de familia, y la Ley 19.903 sobre Posesión Efectiva, ambas

producen un traslado de competencias desde los Tribunales Civiles a los de Familia, en el

primer caso y al Servicio de Registro Civil en el segundo caso.

4.-Modificaciones al Código de Minería


Ley 19.694, publicada en el Diario Oficial de 22 de septiembre de 2000, establece

sanciones para ingenieros o peritos que infrinjan la norma del artículo 73 del Código de

Minería.

68

Ley 19.719 publicada en el Diario Oficial de 30 de marzo de 2001, establece una patente

minera especial para pequeños mineros artesanales a la vez que condona recargos legales y

concede facilidades de pago.

Comentario a las modificaciones al Código de Minería

Estas modificaciones no tienen la entidad suficiente para influir en los aumentos o

disminuciones significativas de ingresos en los Tribunales Civiles, aún en las regiones III y

II.-

5.- Modificaciones en el Código de Aguas


Ley 20.017, publicada en el Diario Oficial de 16 de junio de 2005, modifica varios artículos

del Código de Aguas relativos a diversas materias, como renuncian de derechos y sus

formalidades, adjudicación de derechos y otros.

Ley 20.304, publicada en el Diario Oficial de 13 de diciembre de 2008, sobre operación de

embalses frente a alertas y emergencias de crecidas y otras medidas.

Ley 20.099, publicada en el Diario Oficial de 15 de mayo de 2006, aumenta plazo para

regularización de derechos de aprovechamiento de aguas subterráneas e introduce diversas

modificaciones a la Ley 20.017 que modificó el Código de Aguas.

Ley 20417 publicada en el Diario Oficial de 26 de enero de 2010, normas sobre medio

ambiente, crea Ministerio, Superintendencia y Servicio de Evaluación Ambiental, modifica

normas del Código de Aguas.

Comentario a las modificaciones al Código de Aguas

Estas modificaciones no deberían tener incidencias mayores en los aumentos de ingresos o

disminuciones de los mismos en los Tribunales Civiles.

6.- Modificaciones al Código Orgánico de Tribunales

Las siguientes leyes han introducido modificaciones a este código:

19.665, publicada en el Diario Oficial de 9 de marzo de 2000, crea Tribunales de Garantía,

Tribunales Orales.

19.708, publicada en el Diario Oficial de 5 de enero de 2001, adecuación a la Reforma

Procesal Penal.

19.733, publicada en el Diario Oficial de 4 de junio de 2001, sobre ejercicio del

periodismo.

69

Ley 19.741 publicada en el Diario Oficial el 24 de Julio de 2001, modifica la Ley 14.908

sobre abandono de familia y Pago de Pensiones Alimenticias, Competencia de Tribunales


19.762, publicada en el Diario Oficial de 13 de octubre de 2001, cambia la gradualidad de

entrada en vigencia de la reforma procesal penal.

19.927, publicada en el Diario Oficial de 14 de enero de 2004, sobre delitos de pornografía

infantil.

19.990, publicada en el Diario Oficial de 24 de diciembre de 2004, incorpora nuevas

comunas.

19.794, publicada en el Diario Oficial de 5 de marzo de 2002, agrupa tribunales penales.


familia, su vigencia es de 1 de octubre de 2005, fecha a partir de la cual Como la

tramitación de los divorcios se traslada de los Tribunales Civiles a los de Familia. Modifica

diversas disposiciones del Código de Procedimiento Civil, relacionadas con el juicio de

divorcio y al Código Orgánico de Tribunales relativas a competencia de los juzgados.

19.861, publicada en el Diario Oficial de 31 de enero de 2003, nombramiento de jueces.

19.805, publicada en el Diario Oficial de 22 de mayo de 2002, crea salas en Cortes de

Apelaciones.

19.374, publicada en el Diario Oficial de 5 de junio de 2001, sobre funcionamiento Corte

Suprema.


antigua Ley de Matrimonio Civil que databa de 1884 que incorpora la institución del






Tribunales Civiles.

19.991, publicada en el Diario Oficial de 24 de diciembre de 2004, Turnos en Cortes de

Apelaciones.

19.902, publicada en el Diario Oficial publicada en el Diario Oficial de 10 de octubre de

2003, modifica Ley de Tránsito

19.945, publicada en el Diario Oficial de 25 de mayo de 2004, modifica Código del

Trabajo.

19.976, publicada en el Diario Oficial de 23 de octubre de 2004, ternas de Jueces.

70

20.022, publicada en el Diario Oficial de 30 de mayo de 2005, juzgados del Trabajo y

Cobranza.

20.371, publicada en el Diario Oficial de 25 de agosto de 2009, sobre delitos contra la

administración pública.

20.084, publicada en el Diario Oficial de 7 de diciembre de 2005, sobre responsabilidad

penal de los adolescentes

20.477, publicada en el Diario Oficial de 30 de diciembre de 2010, sobre competencia

Tribunales Militares.

20.175, publicada en el Diario Oficial de 11 de abril de 2007, crea nuevas Regiones.

20.174, publicada en el Diario Oficial de 5 de abril de 2007, crea nueva Región.

20.286, publicada en el Diario Oficial de 15 de septiembre de 2008, modifica tribunales de

familia.

20.000, publicada en el Diario Oficial de 16 de febrero de 2005, sobre tráfico de

estupefacientes

20.152, publicada en el Diario Oficial de 9 de enero de 2007, sobre modificaciones a ley de

pensiones alimenticias.

20.030, publicada en el Diario Oficial de 5 de julio de 2005, determina Juez competente

para reclamación de paternidad.

20.211, publicada en el Diario Oficial de 5 de septiembre de 2007, sobre ejercicio de la

profesión de abogado.

Comentario a las modificaciones al Código Orgánico de Tribunales

Las modificaciones al Código Orgánico de Tribunales, que abarcan a las diferentes

jurisdicciones (laboral, penal, civil, familia) no tienen mayor injerencia en los ingresos de

causas civiles.

7.-Otros cuerpos legales:

7.1. -DFL 707 Ley de Cheques

19.806, publicada en el Diario Oficial de 31 de mayo de 2.002, sobre adecuación a la

reforma procesal penal.

20.011, publicada en el Diario Oficial de 7 de mayo de 2005, sobre aviso de no pago de

cheques.

7.2.- Ley 18.011, sobre Arriendo de Predios Urbanos

71

19.866, publicada en el Diario Oficial de 11 de abril de 2003, simplifica procedimiento y

acorta plazos.

7.3. -Ley 19.537 Ley de Copropiedad o Ley de Pisos

20.296, publicada en el Diario Oficial de 23 de octubre de 2008, normas para instalación de

ascensores.

19.838, publicada en el Diario Oficial de 22 de noviembre de 2002, otorga facultades

especiales al administrador.

20.168 publicada en el Diario Oficial de 14 de febrero de 2007, rebaja aranceles viviendas

sociales.

19.839 publicada en el Diario Oficial de 22 de noviembre de 2002, prorroga vigencia

declaratoria utilidad pública.

7.4.-Ley 19.496 Ley del Consumidor

19.955 publicada en el Diario Oficial de 17 de abril de 2004, normas de protección de los

derechos del consumidor.

7.5. Ley 19.628 del DICOM

19.812 publicada en el Diario Oficial de 13 de junio de 2002, protección de datos

personales.

7.6.-Ley 19.983 publicada en el Diario Oficial de 15 de diciembre de 2004, Otorga Merito

Ejecutivo a Facturas.

20.323, publicada en el Diario Oficial de 29 de enero de 2009, facilita uso de copias de

facturas para PYMES.

Comentario a las modificaciones a otros cuerpos legales.

En relación a las normas señaladas en el punto 7, se debe destacar la entrada en vigencia de

la Ley 19.983 el 15 de diciembre de 2004 que le otorga mérito ejecutivo a las facturas. Sin

embargo la incidencia que pueda tener en el aumento de ingresos es escasa, puesto que

antes de la vigencia, las facturas debían ser cobradas con una gestión previa de confesión de

deuda.

Por otra parte la modificación, a través de la ley 19.866, de la ley 18.011 sobre

arrendamiento de predios urbanos, que acortó los plazos y simplificó el procedimiento, si

bien pudo significar un estimulo en las demandas derivadas de los contratos de arriendo, no

es significativo, puesto que los propietarios igualmente, con o sin modificación, inician las

acciones judiciales, sobre todo para recuperar su propiedades, que es la materia a que se

refiere la ley 19.866.

72

Las demás normas que son modificadas, no tienen mayor injerencia en los ingresos de

causas o disminución de las mismas.

Cabe tener presente que en la década no ha existido modificación a la Ley 18.092 que

regula la letra de cambio y pagarés, cuyo cobro, específicamente de los pagarés,

constituyen la principal causa de ingreso de demandas.

Asimismo no ha existido modificación ni al procedimiento ejecutivo, a través del cual se

demanda el cobro de pagarés, establecido en los artículos 434 y siguientes del Código de

Procedimiento Civil, ni al procedimiento hipotecario de la Ley General de Bancos.

73

Anexo 2: Cierre de Juzgados a Causa del Terremoto

El 27 de febrero del año 2010, se presentó un terremoto, el cual afectó a la zona centro sur

del país, afectando principalmente a las regiones Metropolitana, O’Higgins, Maule y La

Araucanía, lo que provocó el cierre de juzgados en estas regiones con distintas fechas de

apertura de los mismos.

Región Metropolitana: De acuerdo a la información obtenida del Poder Judicial y difundida

en los medios de comunicación de la época, en Santiago los Tribunales estuvieron cerrados

desde el 1 de marzo (febrero es feriado judicial) y hasta distintas fechas, desde el 1° al 10°

juzgado Civil reiniciaron sus funciones el 2 de abril, mientras desde 11° al 30° juzgado el

día 12 de abril, ambos del año 2010.

O’Higgins: De acuerdo a información obtenida desde la Corte de Apelaciones de esta

región, el terremoto no causó dificultades en la misma, por lo que no se vio afectado el

ingreso de causas.

Talca: En esta región el funcionamiento de los Juzgado Civiles se reinicia el 2 de Abril de

2010, luego de permanecer cerrados desde el terremoto.

La Araucanía: En esta región, los tribunales permanecieron cerrados desde el 1 de marzo

hasta el 5 de abril del año 2010.

Ley 20.436

La ley 20.436 publicada en el Diario Oficial de 23 de Abril de 2010 estableció una prórroga

de los plazos judiciales para los procedimientos judiciales en trámite o que deban

tramitarse, por lo tanto se refiere a causas ya ingresadas, y respecto del ejercicio de las

acciones o derechos prorroga los plazos de prescripción extintiva en 30 días a partir de la

publicación de la ley.

Con lo anterior estos plazos se prorrogan hasta el día 23 de mayo de 2010. Dado que esta

ley se publica recién el 23 de abril de 2010, esto es, casi dos meses después de producido el

terremoto, las partes han debido interponer las demandas, con plazos de prescripción

venciendo, antes de dicha fecha. Puede haber tenido algún efecto en relación con trámites

judiciales que se estaban verificando en procesos ya iniciados antes del fenómeno.

74

Anexo 3: Materias que Componen los Procedimientos

Ejecutivo

Cheque, cobro de

Factura, Cobro De Hipotecaria, acción

Hipotecaria, acción según Ley CORVI

Hipotecaria, acción según Ley de Bancos Letra de cambio, cobro de

Obligación de dar, cumplimiento

Obligación de hacer, cumplimiento Obligación de no hacer, cumplimiento

Otros Ejecutivos

Pagaré, cobro de

Prenda agraria, realización

Prenda compraventa cosa mueble, realización

Prenda industrial, realización Prenda ordinaria, realización

Prenda sin desplazamiento, realización

Procedimiento ejecutivo, obligación de Tributarias Obligaciones, Cobro En Dinero

Especial

Administrador de edificio, designación de Bs. Raíces, Remate Por No Pago De Contribuciones

Consignación, pago por art. 1.600 C.C.

Convenio, proposiciones art.173 Ley de Quiebras Cuentas, rendición de, art. 693 C.P.C.

Declaración de quiebra

Demarcación, procedimiento de Desposeimiento, acción de

Hacienda, procedimiento Cuantía Inferior Art. 749 C.P.C

Hacienda, procedimiento Cuantía Superior Art. 749 C.P.C. Minas, procedimiento sumario art.233 C. Minera

Minas, procedimiento sumarísimo art.234 C. Minera

Minas, remate de, por no pago de patentes Obra nueva, denuncia de

Obra ruinosa, denuncia de

Otros de Quiebras Otros procedimientos Particulares

Pesca y acuicultura, infracciones a la Ley de

Restablecimiento, querella de Restitución, Querella De

Sanitario Código, Reclamación Multas Art. 171

Servidumbres Legales

Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales

Avaluación, gestión de Cheque, Notificación Protesto De

Confesión de deuda, citación

Confrontación, gestión de Desposeimiento, notificación de

Factura, Notificación de

Herederos, notificación título ejecutivo Letra, notificación de protesto

Medidas prejudiciales

Otras Gestiones Preparatorias y Medidas prejudiciales Otros de Quiebras

Pagaré, notificación de protesto

Reconocimiento de firma, citación Reconocimiento firma, citación y confesión de deuda

Sentencia Extranjera, Validación De

Ordinario

Acto administrativo, nulidad de

Cheque, acción ordinaria de cobro

75

Contrato, cumplimiento de Contrato, nulidad de

Contrato, resolución de

Cuentas, rendición de, art. 693 C.P.C. Demencia, interdicción por

Desposeimiento, acción ordinaria de

Disipación, interdicción por Expropiación, nulidad de

Expropiación, reclamación indemnización art. D.L. 2.186

Herencia, petición de Lesión enorme, acción de rescisión por

Letra, acción cambiaria ordinaria

Minas, remate de, por no pago de patentes Mineras, nulidad de concesiones

Otros Ordinarios

Perjuicios, indemnización de Pesos, cobro de

Prescripción, Extinción de Acciones, Adquisición de Derechos y Otras Acciones

Reivindicación Revocatorias, Acción Pauliana

Simulación, acción de

Testamento, nulidad de Testamento, reforma de

Sumario

Acciones de dominio art. 26 DL 2695

Aguas, amparo de

Aguas, derechos aprovechamiento, c. aguas Amparo, querella de

Arbitro y derivados, designación de

Arrendamiento, Terminación Inmediata Por No Pago Rentas O Reconvención

Arrendador, restitución por extinción derecho

Arrendamiento de bienes muebles, CPC

Arrendamiento devolución garantía Arrendamiento, Cobro De Rentas Bs. Raíces Urbanos

Arrendamiento, Cobro De Servicios Según D.L.964 Y Ley 18.101

Arrendamiento, Desahucio Contrato Bs. Raíces Urbanos Arrendamiento, Indemnización De Perjuicios

Arrendamiento, predios rústicos

Arrendamiento, Restitución Por Expiración Tiempo Estipulado Autor, cobro Pequeño Derecho de

Cerramiento, acción de Comodato

Comodato precario

Cuentas, procedimiento art.680 Nº8 C.P.C. Ética Profesional, Transgresiones A La

Expropiación, Art. 9 D.L. 2.186

Guardadores, remoción de Honorarios, Cobro De (En Juicio Sumario)

Honorarios, cobro de (en juicio)

Indemnización perjuicios art.177 Ley Tránsito Indemnización perjuicios art.9 Ley 18.287

Jactancia

Minas, procedimiento sumario art.233 C. Minera Minas, procedimiento sumarísimo art.234 C. Minera

Oposición regularización posesión D.L. 2.695

Otros Sumarios Pesos, cobro según art.680 Nº7 CPC

Precario, inc. 2º art. 2.195 C.C

Reconvención de pago, procedimiento arrendamiento Servidumbres Legales

Servidumbres Naturales

Voluntario

Bienes raíces, autorización arrendar

Bienes raíces, autorización enajenar Bienes raíces, autorización gravar

Bienes Raíces, Reclamo Negativa del Conservador

Cargo Judicial, concurso a

76

Cesión de derechos, autorización para Crédito, extravío de título

Curador, nombramiento de

Defunción, autorización inscripción fuera plazo legal Donar o insinuación, autorización para

Expropiación, notificación de

Expropiar, gestión de pago para Herencia yaciente, declaración de

Inventario solemne

Litigar, autorización para Minera, manifestación(concesión para explotación)

Minero, Pedimento (Concesión De Exploración)

Muerte Presunta Nombre, autorización cambio de

Notificación Judiciales Varias, Incluye Árbitros Voluntarios. Y Citación A Junta

Notificaciones judiciales varias, incluyendo árbitros voluntarios Otros Voluntarios

Partición, aprobación de escrituras de

Perpetua memoria, información Posesión efectiva

Prenda y/o mandato, notificación

Registro Civil autorización nombramiento curador especial Registro Civil, reclamo a negativa

Registro Civil, Reclamo O Negativa

Registro Civil, rectificación partidas Sanitario Código, alzamiento de clausura

Sellos, aposición de

Sociedad, autorización constituir Sociedad, autorización modificar

Subasta pública, venta voluntaria en

Tasación judicial

Testamento verbal, poner por escrito o publicación

Testamento, apertura, protocolo. y publicación Transigir, autorización para

Vehículos motorizados, inscripciones en Registro


77

Anexo 4: Jurisdicción Cortes de Apelaciones y Juzgados

Código de

Corte Corte Juzgado Nº Tribunales Región Comunas

10 Tribunales de la Jurisdicción de

Arica

1 1º Juzgado de Letras de Arica Región de

Arica y

Parinacota

Putre, General Lagos, Arica, Camarones 2 2º Juzgado de Letras de Arica

3 3º Juzgado de Letras de Arica

4 4º Juzgado de Letras de Arica

11

Tribunales de la

Jurisdicción de Iquique

5 1º Juzgado de Letras Iquique

Región de

Tarapacá

Iquique, Alto Hospicio, Pozo Almonte,

Camiña, Colchane, Huara, Pica




9 Juzgado de Letras y Garantía de Pozo Almonte

15

Tribunales de la

Jurisdicción de Antofagasta

10 1º Juzgado de Letras en lo Civil de Antofagasta

Región de

Antofagasta

Antofagasta, Mejillones, Sierra Gorda,

Taltal, Calama, Ollagüe, San Pedro de Atacama, Tocopilla, María Elena




14 Juzgado de Letras de Tocopilla

15 Juzgado de Letras y Garantía de María Elena

16 1º Juzgado de Letras en lo Civil de Calama



19 Juzgado de Letras y Garantía de Taltal

20

Tribunales de la

Jurisdicción de

Copiapó

20 Juzgado de Letras y Garantía de Chañaral

Región de Atacama

Copiapó, Caldera, Tierra Amarilla,

Chañaral,Diego de Almagro, Vallenar,

Alto del Carmen, Freirina, Huasco

21 Juzgado de Letras y Garantía de Diego de Almagro

22 1º Juzgado de Letras de Copiapó




26 Juzgado de Letras y Garantía de Caldera

27 1º Juzgado de Letras de Vallenar

28 2º Juzgado de Letras de Vallenar

29 Juzgado de Letras y Garantía de Freirina


La Serena

30 1º Juzgado de Letras de La Serena

Región de Coquimbo

La Serena, Coquimbo, Andacollo, La

Higuera, Paiguano, Vicuña, Illapel, Canela, Los Vilos, Salamanca, Ovalle,

Combarbalá, Monte Patria, Punitaqui, Río Hurtado



33 1º Juzgado de Letras de Coquimbo



36 Juzgado de Letras y Garantía de Andacollo

37 Juzgado de Letras de Vicuña

38 1º Juzgado de Letras de Ovalle



41 Juzgado de Letras y Garantía de Combarbalá

42 Juzgado de Letras de Illapel

43 Juzgado de Letras y Garantía de Los Vilos


Valparaíso

44 1º Juzgado Civil de Valparaíso

Región de

Valparaíso

Valparaíso, La Cruz, Casablanca, Nogales, Concón, Juan Fernández, San

Antonio, Hijuelas, Puchuncaví,

Algarrobo, Quintero, Cartagena, El Quisco, Viña del Mar, Isla de Pascua, El

Tabo, Santo Domingo, Los Andes, Calle

Larga, Rinconada, San Felipe, Villa Alemana, Catemu, San Esteban, Llaillay,

Panquehue, Calera , La Ligua, Cabildo,

Papudo, Putaendo, Petorca, Santa María, Olmué, Zapallar, Limache, Quillota,

Quilpué,





49 1º Juzgado Civil de Viña del Mar



52 Juzgado de Letras y Garantía de Petorca

53 1º Juzgado de Letras de Los Andes

78

Código de


54 2º Juzgado de Letras de Los Andes

55 1º Juzgado de Letras de San Felipe (ex 2°)

56 2º Juzgado de Letras de San Felipe

57 Juzgado de Letras y Garantía de Putaendo

58 1º Juzgado de Letras de Quillota

59 2º Juzgado de Letras de Quillota

60 Juzgado de Letras de Limache

61 Juzgado de Letras y Garantía de Quintero

62 1º Juzgado de Letras de Quilpué

63 2º Juzgado de Letras de Quilpué

64 Juzgado de Letras de Villa Alemana

65 Juzgado de Letras de Casablanca

66 1º Juzgado de Letras de San Antonio

67 2º Juzgado de Letras de San Antonio

68 Juzgado de Letras y Garantía de Isla de Pascua

69 Juzgado de Letras de La Ligua

70 Juzgado de Letras de Calera


Santiago

71 1º Juzgado Civil de Santiago

Región

Metropolitana

Colina, Santiago, Peñalolén, Lampa,

Cerrillos, Quinta Normal, Providencia, Tiltil, Pudahuel, Cerro Navia, Vitacura,

Conchalí, Recoleta, Renca, Quilicura,

Estación Central, Lo Prado, Huechuraba, Macul, Independencia, La Florida,

Maipú, La Reina, Ñuñoa, Las Condes, Lo

Barnechea














85 15ºJuzgado Civil de Santiago
















101 Juzgado de Letras de Colina

Tribunales de la Jurisdicción de

San Miguel

102 1º Juzgado Civil de San Miguel

Región

Metropolitana

Puente Alto, San Bernardo, Melipilla,

Pirque, Buín, Alhué, Talagante, El Monte, La Cisterna, El Bosque, Calera de

Tango, San José de Mapo, Curacaví, Isla de Maipo, San Ramón, Padre Hurtado,

Paine, María Pinto, San Joaquín, San

Pedro, La Pintana, Peñaflor, La Granja, Pedro Aguirre Cerda, Lo Espejo, San

Miguel




106 1º Juzgado Civil de Puente Alto

107 1º Juzgado del Crimen de Puente Alto

108 2º Juzgado del Crimen de Puente Alto

109 1º Juzgado Civil de San Bernardo

79

Código de




112 1º Juzgado de Letras de Buín

113 2º Juzgado de Letras de Buín

114 1º Juzgado de Letras de Melipilla

115 2º Juzgado de Letras de Melipilla

116 1º Juzgado de Letras de Talagante

117 2º Juzgado de Letras de Talagante

118 Juzgado de Letras de Peñaflor

35

Tribunales de la

Jurisdicción de

Rancagua

119 1º Juzgado Civil de Rancagua

Región del

Libertador Bernardo

O´Higgins

Quinta de Tilcoco, Rancagua, Pichilemu,

San Fernando, Codegua, La Estrella, Chépica, Coinco, Litueche,

Chimbarongo, Coltauco, Marchihue,

Doñihue, Navidad, Lolol, Nancagua, Graneros, Paredones, Palmilla, Las

Cabras, Peralillo, Machalí, Placilla,

Malloa, Pumanque, Mostazal, Santa Cruz, Olivar, Peumo, Pichidegua, Rengo,

Requínoa, San Vicente

120 2º Juzgado Civil de Rancagua

121 1º Juzgado de Letras de Rengo

122 2º Juzgado de Letras de Rengo

123 1º Juzgado del Crimen de Rancagua



126 Juzgado de Letras de San Vicente

127 Juzgado de Letras y Garantías de Peumo

128 1º Juzgado de Letras de San Fernando

129 2º Juzgado de Letras de San Fernando

130 1º Juzgado de Letras de Santa Cruz

131 2º Juzgado de Letras de Santa Cruz

132 Juzgado de Letras y Garantías de Peralillo

133 Juzgado de Letras y Garantías de Pichilemu

134 Juzgado de Letras y Garantías de Litueche

40

Tribunales de la

Jurisdicción de Talca

135 1º Juzgado de Letras de Curicó

Región del

Maule

Talca, Constitución, Curepto,

Empedrado, Maule, Pelarco, Pencahue, Río Claro, San Clemente, San Rafael,

Cauquenes, Chanco, Pelluhue, Curicó,

Hualañé, Licantén, Molina, Rauco, Romeral, Sagrada Familia, Teno,

Vichuquén, Linares, Colbún, Longaví,

Parral, Retiro, San Javier, Villa Alegre,

Yerbas Buenas



138 Juzgado de Letras de Molina

139 Juzgado de Letras y Garantías de Licanten

140 1º Juzgado de Letras de Talca




144 Juzgado de Letras de Constitución

145 Juzgado de Letras y Garantías de Curepto

146 1º Juzgado de Letras de Linares



149 Juzgado de Letras de Parral

150 Juzgado de Letras de San Javier

151 Juzgado de Letras de Cauquenes

152 Juzgado de Letras y Garantías de Chanco


Chillán

153 1º Juzgado Civil de Chillán

Región del

Bío-Bío

Chillán, Tucapel, San Carlos, Ñiquén,

Bulnes, San Fabián, Pemuco,

Cobquecura, San Ignacio, Pinto, Coelemu, San Nicolás, Portezuelo,

Coihueco, Treguaco, Quillón, Chillán

Viejo, Yungay, Quirihue, El Carmen, Ránquil, Ninhue,

154 2º Juzgado Civil de Chillán

155 1º Juzgado de Letras de San Carlos

156 2º Juzgado de Letras de San Carlos

157 1º Juzgado del Crimen de Chillán

158 2º Juzgado del Crimen de Chillán

159 Juzgado de Letras de Yungay

160 Juzgado de Letras y Garantías de Bulnes

161 Juzgado de Letras y Garantías de Coelemu

162 Juzgado de Letras y Garantías de Quirihue

46

Tribunales de la

Jurisdicción de

Concepción

163 1º Juzgado Civil de Concepción Región del

Bíobío

Yumbel, Concepción, Arauco, Alto

Biobío, Coronel, Cañete, Los Angeles,

Chiguayante, Contulmo, Antuco,

164 2º Juzgado Civil de Concepción

165 3º Juzgado Civil de Concepción

80

Código de


166 1º Juzgado Civil de Talcahuano Florida, Curanilahue, Cabrero, Hualqui,

Los Alamos, Laja, Lota, Tirúa, Mulchén,

Nacimiento, San Pedro de la Paz, Negrete, Santa Juana, Quilaco,

Talcahuano, Quilleco, Tomé, San

Rosendo, Hualpén, Santa Bárbara, Lebu

167 2º Juzgado Civil de Talcahuano

168 1º Juzgado de Letras de Los Ángeles



171 1º Juzgado del Crimen de Talcahuano

172 Juzgado de Letras y Garantías de Cabrero

173 Juzgado de Letras y Garantías de Santa Bárbara

174 Juzgado de Letras y Garantías de Mulchén

175 Juzgado de Letras y Garantías de Nacimiento

176 Juzgado de Letras y Garantías de Laja

177 Juzgado de Letras y Garantías de Yumbel

178 Juzgado de Letras de Tomé

179 Juzgado de Letras y Garantías de Florida

180 Juzgado de Letras y Garantías de Santa Juana

181 Juzgado de Letras y Garantías de Lota

182 1º Juzgado de Letras de Coronel

183 2º Juzgado de Letras de Coronel

184 Juzgado de Letras y Garantías de Lebu

185 Juzgado de Letras de Arauco

186 Juzgado de Letras y Garantías de Curanilahue

187 Juzgado de Letras de Cañete


Temuco

188 1º Juzgado Civil de Temuco

Región de la

Araucanía

Temuco, Vilcún, Carahue, Villarrica,

Cunco, Cholchol, Curarrehue, Angol,

Freire, Collipulli, Galvarino, Curacautín, Gorbea, Ercilla, Lautaro, Lonquimay,

Loncoche, Los Sauces, Melipeuco,

Lumaco, Nueva Imperial, Purén, Padre Las Casas, Perquenco, Traiguén,

Renaico, Pitrufquén, Victoria, Pucón,

Puerto Saavedra, Toltén, Teodoro Schmidt



191 1º Juzgado de Letras de Angol

192 2º Juzgado de Letras de Angol

193 Juzgado de Letras y Garantías de Collipulli

194 Juzgado de Letras y Garantías de Curacautín

195 Juzgado de Letras de Victoria

196 Juzgado de Letras y Garantías de Traiguen

197 Juzgado de Letras y Garantías de Puren

198 Juzgado de Letras de Lautaro

199 Juzgado de Letras y Garantías de Pucón

200 Juzgado de Letras de Villarrica

201 Juzgado de Letras de Pitrufquén

202 Juzgado de Letras de Loncoche

203 Juzgado de Letras y Garantías de Tolten

204 Juzgado de Letras y Garantías de Carahue

205 Juzgado de Letras de Nueva Imperial

55

Tribunales de la

Jurisdicción de Valdivia

206 1º Juzgado Civil de Valdivia

Región de

Los Ríos

Valdivia, Osorno, Corral, Puerto Octay,

Lanco, Purranque, Los Lagos, Puyehue, Máfil, Río Negro, Mariquina, San Juan

de la Costa, Paillaco, San Pablo,

Panguipulli, La Unión, Futrono, Lago

Ranco, Río Bueno

207 2º Juzgado Civil de Valdivia

208 Juzgado de Letras de Mariquina

209 Juzgado de Letras de Los Lagos

210 Juzgado de Letras y Garantías de Panguipulli

211 Juzgado de Letras y Garantías de La Unión

212 Juzgado de Letras y Garantías de Paillaco

213 Juzgado de Letras y Garantías de Rio Bueno

214 1º Juzgado de Letras de Osorno




218 1º Juzgado del Crimen de Valdivia

219 2º Juzgado del Crimen de Valdivia

220 Juzgado de Letras de Rio Negro

56 Tribunales de la 221 1º Juzgado Civil de Puerto Montt Región de Puerto Montt, Curaco de Vélez, Calbuco,

81

Código de


Jurisdicción de

Puerto Montt 222 2º Juzgado Civil de Puerto Montt Los Lagos Cochamó, Puqueldón, Fresia, Queilén,

Frutillar, Quellón, Chonchi, Palena, Los

Muermos, Llanquihue, Quinchao, Maullín, Puerto Varas, Castro, Ancud,

Futaleufú, Hualaihué, Chaitén

223 1º Juzgado de Letras de Puerto Varas

224 Juzgado de Letras y Garantías de Calbuco

225 Juzgado de Letras y Garantías de Maullín

226 Juzgado de Letras y Garantías de Los Muermos

227 Juzgado de Letras de Castro

228 Juzgado de Letras de Ancud

229 Juzgado de Letras y Garantías de Achao

230 Juzgado de Letras y Garantías de Quellón

231 Juzgado de Letras y Garantías de Chaitén

232 1ºJuzgado del Crimen de Puerto Montt

233 2º Juzgado del Crimen de Puerto Montt

234 Juzgado de Letras y Garantías de Hualaihe

60

Tribunales de la

Jurisdicción de

Coyhaique

235 1º Juzgado de Letras de Coyhaique (ex 2°)

Región de Aysén

Coihaique, Cochrane, Lago Verde,

O'Higgins, Aisén, Tortel, Cisnes, Chile

Chico, Guaitecas, Río Ibáñez

236 Juzgado de Letras y Garantías de Cisnes

237 Juzgado de Letras y Garantías de Chile Chico

238 Juzgado de Letras y Garantías de Cochrane

239 Juzgado de Letras y Garantías de Aysén


Punta Arenas

240 Juzgado de Letras y Garantías de Puerto Natales

Región de

Magallanes

Punta Arenas, Laguna Blanca, Río Verde,

San Gregorio, Cabo de Hornos (Ex-

Navarino), Antártica, Natales, Torres del Paine, Porvenir, Primavera, Timaukel

241 1º Juzgado de Letras de Punta Arenas




245 Juzgado de Letras y Garantías de Porvenir

Fuente: Poder Judicial y Subsecretaría de Desarrollo Regional y Administrativo

82

Anexo 5: Metodológico

1. Test de Dickey Fuller

El test de Dickey Fuller evalúa la hipótesis nula de la existencia de raíz unitaria contra la

hipótesis nula de estacionariedad de la serie.

Supongamos que la serie analizada sigue un proceso AR(1).

Diferenciando la ecuación se obtiene:

La anterior regresión es la base del test de Dickey Fuller, bajo la hipótesis nula de

existencia de raíz unitaria (H0 :(ρ-1)=0) el estadístico de prueba:

Distribuye Dickey Fuller que es una distribución degenerada y asimétrica.

El anterior test es sólo válido para procesos AR(1) pero puede ser extendido para tomar

en cuenta procesos con autocorrelación de mayor grado como los empleados en este

estudio.

En ese caso la ecuación auxiliar del test está dada por:

Adicionalmente, se puede evaluar la existencia de raíz unitaria con deriva y con

tendencia determinística mediante las siguientes regresiones.

En cualquier caso bajo la hipótesis nula el estadístico de prueba (tradicionalmente un test

“t”) distribuye Dickey Füller. El valor del estadístico t asociado a δ debe ser comparado

con los valores críticos de MacKinnon (1991).

83

Previo a la estimación se debe decidir si se incluye una constante, constante y tendencia

o ninguna de las anteriores en el test de raíz unitaria. Esto es importante porque la

distribución del estadístico t bajo la nula depende de la elección que se haga.

Una aproximación es estimar el modelo con constante y tendencia, ya que las otras dos

opciones son un caso particular de esta. Sin embargo, incluir regresores irrelevantes en

la regresión reduce el poder del test llevándonos a no rechazar la existencia de raíz

unitaria cuando en realidad no existe.

El principio general consiste en elegir una especificación que sea plausible con los datos,

tanto bajo la hipótesis nula como la alternativa (Hamilton 1994, p.501). Es decir, si la

serie presenta tendencia (determinística o estocástica) se debe incluir constante y

tendencia. Si la serie no exhibe tendencia, pero posee una media distinta de cero, se debe

incluir una constante. Por último, si la serie fluctúa alrededor de una media igual a cero,

entonces no se debe incluir constante ni tendencia. Este criterio fue aplicado en el

presente estudio.

2. Test de normalidad de D’Agostino

El test de D’Agostino es un test basado en los parámetros de asimetría y curtosis de las

series cuyo objetivo es evaluar si la distribución de una serie se desvía de la normalidad.

Definiendo la asimetría y la curtosis de una serie como S y K, si estos dos estadísticos

pertenecen a una población normal, entonces pueden ser analizados en términos de su

media µ1, varianza µ2, asimetría γ1 y curtosis γ2. Si bien tanto S como K son

asintóticamente normales su velocidad de convergencia es muy lenta por lo tanto

mediante la siguiente transformación es posible tener ratios de convergencia menores.

Con las constantes dadas por:

Al mismo tiempo en el caso de la curtosis:

Con:

84

Mediante las dos transformaciones anteriores se calcula el estadístico K2 =Z1

2+Z2

2

que bajo la hipótesis nula de normalidad converge a una χ2 con 2 grados de libertad.

3. Test de Shaphiro – Wilks

El test de Shaphiro Wilks es un test no paramétrico que prueba si una determinada serie

se distribuye normal. La principal ventaja de este tests es que está basado en remuestreos

lo cual lo hace menos sensibles a observaciones atípicas y lo hace muy potente para

muestras pequeñas. Mediante este test se contrasta la hipótesis nula de normalidad de la

serie.

El estadístico del test es:

Donde:

x(i) (con el subíndice i entre paréntesis) es el número que ocupa la i-

ésima posición en la muestra;

= (x1 + ... + xn) / n es la media muestral;

las constantes ai se calculan de acuerdo a:

Donde:

m=(m1, ..., mn )T. Siendo m1, ..., mn los valores medios del estadístico ordenado, de

variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas, muestreadas de

distribuciones normales. V es la matriz de covarianzas de ese estadístico.

Bajo la hipótesis nula el estadístico W se distribuye normal.

4. Test Jarque Bera

Para testear la normalidad de los errores se utiliza el test de Jarque Bera. Dicho test está

basado en el cálculo de coeficientes de Asimetría (S) y de Curtosis (K) y sus diferencias

con los valores asociados a una distribución normal; 0 y 3 respectivamente. El

estadístico de prueba está dado por:

85

Donde k representa el número de coeficientes estimados, S el coeficiente de asimetría y

K el coeficiente de curtosis. Bajo la hipótesis nula de normalidad el estadístico JB se

distribuye χ2 con 2 grados de libertad. Luego para valores muy altos de JB se rechazará

la hipótesis nula de normalidad de los errores.

5. Test Breush Godfrey (LM-Test)

Para testear la presencia de autocorrelación en los errores se utiliza el test de

multiplicadores de Lagrange (test LM) o también llamado test de Breush - Godfrey. El

test se construye de la siguiente manera:

Sea el modelo:

Se define a los errores estimados del modelo como:

Y se estima la siguiente regresión:

Luego se obtiene el coeficiente de determinación de dicha regresión (R2). Y se calcula el

estadístico de prueba que bajo la hipótesis nula de no existencia de autocorrelación

serial en los errores se distribuye 2 con p grados de libertad.

6. Test de Causalidad de Granger

El test de causalidad de Granger es un test que nos permite analizar si información

pasada de una serie aporta información acerca del comportamiento de otra serie en el

futuro. La Causalidad de Granger no implica causalidad económica o teórica

simplemente es un test que nos muestra precedencia estadística de una serie sobre otra

por lo tanto sus resultados deben ser interpretados con discreción.

Sean dos series x,y. Si se desea ver si la serie x causa en el sentido de Granger a la

serie y la manera más simple de hacerlo es corriendo la siguiente regresión:

(6.1.)

Y realizando un test de Wald para la hipótesis nula H0= . Dicho

estadístico distribuye χ2

(p) con p grados de libertad. Al mismo tiempo, uno podría estar

interesado en ver si la serie y causa en el sentido de Granger a la serie x. Para esto se

estima de manera similar:

(6.2.)

86

Y se realiza un test de Wald similar al caso anterior (H0= ). Notar

que ambas ecuaciones constituyen un sistema de vectores autoregresivos de orden p

(VAR(p)), luego la metodología descrita es también equivalente a un test de Wald entre

ecuaciones de un sistema VAR tal como STATA, el software empleado realiza el test.

Cabe señalar que este test debe realizarse en el entorno de un VAR correctamente

especificados, con una estructura autoregresiva definida y seleccionada en base a

criterios de información, con errores normales y no autocorrelacionados y estabilidad en

los parámetros de las ecuaciones del VAR.

7. Metodología Box Jenkins

La metodología de Box Jenkins es muy empleada para la elección e identificación del

orden de modelos autoregresivos univariados. Esta metodología fue la empleada en este

trabajo. La idea general es aproximarse al orden de los procesos de forma simple y

rápida.

En este breve apéndice se describe los pasos que sigue esta metodología, más

información puede ser encontrada en Enders (2004).

Evaluar la estacionariedad de la serie. Lo anterior se realiza mediante los tests de raíz

unitaria, típicamente el test de Dickey Fuller revisado también en este anexo. SI las

variables presentan raíz unitaria, estas variables son diferenciadas y se prosigue a

trabajar con la variable en diferencias. De ser estacionaria, se trabaja con la serie en

niveles.

El segundo paso consiste en el cómputo de las funciones de autocorrelación simple y

autocorrelación parcial de la serie en cuestión. Los correlogramas nos dan una

aproximación al orden del proceso tanto en su parte autoregresiva como en su parte de

medias móviles. La función de autocorrelación parcial nos muestra el orden del

proceso autorregresivo tomando en cuenta el ultimo rezago que posee un coeficiente de

autocorrelación parcial significativo. De manera análoga el correlograma simple nos

brinda información acerca de los procesos de medias móviles.

Tras identificar el orden del proceso, se procede a estimar los procesos ARMA o

ARIMA según la serie sea estacionaria o no.

Tras la estimación se realizan tests de diagnóstico de los residuos del modelo, velando

por que estos cumplan con propiedades deseables como normalidad, estacionariedad y

ausencia de autocorrelación.

La metodología de todas formas está sujeta a cierta discrecionalidad dad la evaluación

gráfica, esto se hace más evidente cuando tenemos series que no poseen procesos puros

AR o MA. En estos casos se estiman distintas especificaciones y se escoge el mejor

modelo en base a si sus residuos cumplen con las propiedades básicas y mediante la

minimización de criterios de información como AKAIKE y SCHWARTZ.

87

Anexo 6: Comparación de Modelos Alternativos

a) Por Ingreso Nacional de Causas

Materia Cobro de Pagaré Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("7",1,1) Sarima(1,0,0,12)

Diferencia Imacec 24747.8 18162.5 16.1

Arima("1,7",1,0) Sarima(1,0,0,12) Diferencia Imacec Diferencia

Imacec(-2)

25225.0 17684.1 15.2 X

Holt Winter Aditivo 30653.4 20324.1 19.6

Holt Winter Multiplicativo 35888.1 23213.1 21.9

88

b) Por Materias

Materia Cobro de Pagaré Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) Diferencia Imacec (-12)

17225.70 12913.75 21.12

Holt-Winter Aditivo 25018.79 20986.45 33.50

Holt-Winter Multiplicativo 29936.26 22867.85 36.83

Arima("1,2",1,12) Sarima(1,0,0,12)

Diferencia Imacec (-12) 15622.32 12002.20 19.13 X

Materia Citación Confesión de Deuda Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima(0,1,1) Sarima(0,0,1,12) Diferencia

Imacec (-4) Diferencia Desempleo (-5) 11972.94 9280.43 34.23 X



Materia Notificación Protesto de Cheque Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("1,12",1,"7") Sarima(1,0,0,12)

Diferencia Imacec (-4) 634.52 522.16 17.00 X



Arima Sin Var 550.91 461.59 14.88

Materia Pedimento Minero Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("1,9"1,0) Diferencia Índice Minero

(-11) 957.57 803.29 23.36

Arima(1,1,0) Diferencia Índice Minero (-

11) 885.80 714.89 20.62 X



Materia Cobro Letra de Cambio Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima(1,1,"7") Sarima (0,0,012)

Diferencia Imacec (-1) Dummies para

período de alza

1474.07 1086.17 208.94


Holt-Winter Multiplicativo 596.24 432.15 58.70 X

Materia Resto de Materias Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

arima(1,1,12) sarima(1,0,0,12) Diferencia Desempleo (-10) Diferencia Imacec (-8)

2723.62 2423.23 13.82



arima(1,1,12) sarima(1,0,0,12) 2480.43 2031.67 11.88 X

89

c) Corte de Apelaciones

Corte: Arica Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12) 278,15 189,36 31,58

Holt-Winter Aditivo 280,67 223,41 49,46

Holt-Winter Multiplicativo 307,77 251,29 44,10

Arima("1,12",1,0) sarima(1,0,0,12) 269,69 175,57 24,70 X

Arima("1,12",1,0) Diferencia Desempleo (-12) 266,71 181,36 25,66

Corte: Iquique Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12) 512,14 394,33 30,37



Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) 521,56 400,17 28,19 X

Arima(0,1,1) Sarima (1,0,0,12) Diferencia

Desempleo (-8) 541,96 436,90 37,49

Corte: Antofagasta Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima(0,1,1) Sarima(0,0,1,12) 911,43 668,33 19,42


Holt-Winter Multiplicativo 727,57 621,14 14,59 X

Arima("1,2",1,1) Sarima(0,0,0,12) 908,44 650,07 18,68

Arima("1,2",1,1) Sarima (0,0,0,12) Diferencia

Desempleo (-3) 868,69 615,21 18,23

Corte: Copiapó Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) 626,07 528,80 18,65



Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 592,99 501,34 17,78

Arima(1,1,"2") Sarima (0,0,1,12) Diferencia

Desempleo (-8) 646,07 552,99 19,68

Corte: La Serena Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("1,5",1,0) Sarima(1,0,0,12) 736,49 542,66 19,63

Holt-Winter Aditivo 531,89 383,74 12,89 X


Arima("3",1,"5") Sarima(1,0,0,12) 826,41 623,79 21.88

Arima("3",1,"5") Sarima(1,0,0,12) Diferencia

Desempleo (-4) 798,00 613,51 21,26

Corte: Valparaíso Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima(1,1,1) Sarima(1,0,0,12) 1482,13 1085,41 14,32



Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12) 1412,58 1035,61 13,71 X

Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 1423,49 1098,34 14,87

90

Región: Metropolitana Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12) 26165,70 18901,59 27,64 X



Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) 27823,51 19588,04 27,85

Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) Diferencia

Desempleo (-9) 28674,13 19018,11 27,87

Corte: San Miguel Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 5354,83 4325,89 43,04



Arima("12",1,1) Sarima(0,0,1,12) 4707,09 3919,16 38,54 X

Corte: Santiago Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("1,2",1,"3") Sarima(1,0,0,12) 26864,81 17106,48 33,94



Arima("1,2,3",1,12) Sarima(0,0,0,12) 23777,86 15895,07 29,54

Arima("1,2,3",1,12) Sarima(0,0,0,12) Diferencia

Desempleo (-8) 24511,81 15358,79 29,52 X

Corte: Rancagua Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("2",1,1) Sarima(0,0,1,12) 865,08 669,52 24,56



Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 892,11 710,38 26,03

Corte: Talca Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 987,35 761,55 35,49



Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) 894,04 646,27 26,11 X

Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) Diferencia

Desempleo (-5) 928,54 689,42 29,67

Corte: Chillán Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 315,47 232,40 22,67



Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12) 297,70 224,07 20,81 X

Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12) Diferencia

Desempleo (-6) 302,03 253,95 22,55

Corte: Concepción Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) 1789,67 1326,52 40,44



Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 1895,52 1484,92 50,16


Desempleo (-6) 1867,71 1460,87 46,88

91

Corte: Temuco Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) 597,26 504,99 19,11



Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 618,07 500,84 20,74

Corte: Valdivia Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("4",1,"1,12") Sarima(1,0,0,12) 401,61 331,53 21,89



Arima("1,4",1,"12") Sarima(1,0,0,12) 422,76 316,17 20,89

Corte: Puerto Montt Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("1,2,4",1,12) Sarima(1,0,0,12) 587,54 501,28 40,26



Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,1,12) 502,20 420,50 32,86


Desempleo (-5) 559,17 466,11 41,37

Corte: Coyhaique Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("1,2,8",1,0) Sarima(0,0,0,12) 207,61 146,00 22,75



Arima("4",1,2) Sarima(0,0,12,12) 213,68 147,78 21,46

Corte: Punta Arenas Modelo escogido

Modelo ECM EAM EAMP

Arima("1,2",1,"3") Sarima(0,0,1,12) 226,12 195,87 48,48



Arima("1,2",1,"3") Sarima(1,0,0,12) 194,44 161,71 41,67

Arima(1,1,1) Sarima(0,0,1,12) Diferencia

Desempleo (-1) 244,16 196,00 40,13

92

Anexo 7: Resultados Modelación y Test de Residuos por:

a) Materias Relevantes

Materia Modelo Valores

Resto de Materias Arima Coeficiente Desviación Estándar Z P>|z

Constante 75.99 451.82 0.17 0.87

AR(1) -0.46 0.09 -5.47 0.00

MA(1) -0.26 0.10 -2.56 0.01

SAR (1) 0.78 0.05 16.21 0.00

Estadístico p-value

D'Agostino (sktest) 3.63 0.16

Shapiro-Wilk (swilk) 0.53 0.30

Jarque Bera 3.82 0.15

Breusch Godfrey 37.07 0.99


Cobro de Pagaré Arima Coeficiente Desviación Estándar Z P>|z

Imacec (-12) 841.62 129.41 6.50 0.00

Desempleo (-1) 3655.65 1074 3.40 0.00

AR(1) -0.58 0.09 -6.70 0.00

AR(2) -0.36 0.09 -4.16 0.00







Citación a Confesión de Deuda Arima Coeficiente Desviación Estándar Z P>|z

Imacec (-1) 227.38 79.63 2.86 0.00

Desempleo (-5) -2525.64 966.33 -2.61 0.01

dsmb 3205.32 755.29 4.24 0.00

AR(2) -0.30 0.06 -5.05 0.00

AR(4) -0.26 0.06 -4.02 0.00

AR(9) -0.18 0.08 -2.10 0.04






93


Notificación Protesto de Cheque Arima Coeficiente Desviación Estándar Z P>|z

AR(1) -0.13 0.03 -4.09 0.00

AR(12) -0.86 0.03 25.46 0.00

SAR (1) -0.28 0.10 -2.73 0.00




Jarque Bera 55.54 0



Pedimiento Minero Arima Coeficiente Desviación Estándar Z P>|z

Indice Minero 14.73 7.04 2.09 0.04

AR(1) -0.60 -9.24 -7.84 0.00





Breusch Godfrey 13.66 1

Corte Modelo Valor

Cobro Letra de Cambio Holt-Winter alpha 0.04

beta 0.38

gamma 0.00




Jarque Bera 19.96 0

94

b) Corte de Apelaciones

Corte: Arica

Modelo Arima Coeficiente Desviación Estandar Z P>|z

AR(1) -0,64 0,07 -8,73 0,00

AR(2) -0,27 0,07 -3,99 0,00

SAR (1) 0 ,64 0,06 10,04 0,00



Shapiro-Wilk -0,2 0,58


Breusch Godfrey 18,53 1

Corte: Iquique


AR(1) -0,72 0,08 -9,24 0,00

MA(1) -0,28 0,11 -2,65 0,01

SAR(1) 0,34 0,09 3,72 0,00






Corte: Antofagasta

Modelo Holt-Winter alpha 0,43

beta 0,00

gamma 0,09





Corte: Copiapó


beta 0,01

gamma 0,00

95





Corte: La Serena


beta 0,00

gamma 0,07





Corte: Valparaíso


Constante 26,00 54,97 0,47 0,64

AR(1) -0,72 0,08 -9,44 0,00

MA(2) -0,44 0,11 -3,85 0,00

SAR(1) 0,51 0,07 7,46 0,00






Corte: San Miguel

Modelo Arima Coeficiente Desviación Estándar Z P>|z

dsmb 2310,93 311,95 7,41 0,00

Constante 23,73 394,52 0,06 0,95

AR(12) 0,99 0,05 21,59 0,00

MAR(1) -0,49 0,06 -8,12 0,00

SAR(1) -0,93 0,31 -3,02 0,00






96

Corte: Santiago

Modelo Arima Coeficiente Desviación Estándar Z P>|z

Constante 669,99 705,73 0,95 0.34

AR(1) -0,61 0,09 -6,65 0.00

AR(2) -0,37 0,084 -4,43 0,00

AR(7) 0 ,15 0,06 2,37 0,02

SAR(1) 0,61 0,087 7,05 0,00





Breusch Godfrey 35,09 0,99

Región Metropolitana


Constante 773,36 577,24 1,34 0,18

AR(1) -0,76 0,08 -10,00 0,00

AR(2) -0,54 0,08 -6,44 0,00

MA(3) -0,25 0,11 -2,22 0,03

SAR(1) 0,62 0,08 7,38 0,00






Corte: Rancagua


beta 0,00

gamma 0,07





Corte Talca


AR(1) -0,66 0,09 -7,44 0,00

MA(2) -0,44 0,09 -5,10 0,00

SAR(1) 0,71 0,06 12,49 0,00

97






Corte: Chillán


Constante 2,95 10.72 0.28 0.78

AR(1) -0,66 0,09 -7,3 0,00

MA(2) -0,62 0,1 -6,13 0,00

SAR(1) 0,55 0,09 6,18 0,00






Corte: Concepción


beta 0,00

gamma 0,10





Corte: Temuco


beta 0,00

gamma 0,28





98

Corte: Valdivia


beta 0,00

gamma 0,05





Corte: Puerto Montt


beta 0,00

gamma 0,09





Corte: Coyhaique


beta 0,00

gamma 0,00





Corte: Punta Arenas


beta 0,06

gamma 0,02





99

Anexo 8: Gráficos de Proyecciones a Nivel de Corte de Apelaciones

0

200

400

600

800

1.000

1.200

1.400

1.600

1.800e

ne

-00

ago

-00

mar

-01

oct

-01

may

-02

dic

-02

jul-

03

feb

-04

sep

-04

abr-

05

no

v-05

jun

-06

en

e-0

7

ago

-07

mar

-08

oct

-08

may

-09

dic

-09

jul-

10

feb

-11

sep

-11

abr-

12

no

v-12

jun

-13

en

e-1

4

ago

-14

mar

-15

oct

-15

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Corte de Arica


0

500

1.000

1.500

2.000

2.500

3.000

3.500

4.000

4.500

en

e-0

0

ago

-00

mar

-01

oct

-01

may

-02

dic

-02

jul-

03

feb

-04

sep

-04

abr-

05

no

v-05

jun

-06

en

e-0

7

ago

-07

mar

-08

oct

-08

may

-09

dic

-09

jul-

10

feb

-11

sep

-11

abr-

12

no

v-12

jun

-13

en

e-1

4

ago

-14

mar

-15

oct

-15

Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Corte de Iquique


0

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

7.000

8.000

9.000

en

e-0

0

ago

-00

mar

-01

oct

-01

may

-02

dic

-02

jul-

03

feb

-04

sep

-04

abr-

05

no

v-05

jun

-06

en

e-0

7

ago

-07

mar

-08

oct

-08

may

-09

dic

-09

jul-

10

feb

-11

sep

-11

abr-

12

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Fecha

Corte de La Serena


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Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Corte de Santiago


101

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20.000

40.000

60.000

80.000

100.000

120.000

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Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Región Metropolitana


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1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

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de

Ca

usa

s

Fecha

Corte de Rancagua


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de

Ca

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Fecha

Corte de Talca


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400

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Ca

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Fecha

Corte de Chillán


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2.0003.000

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de

Ca

usa

s

Fecha

Corte de Concepción


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2.000

3.000

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5.000

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Ca

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Fecha

Corte de Temuco


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Ca

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Corte de Valdivia


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Ca

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Fecha

Corte de Puerto Montt


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de

Ca

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Corte de Coyhaique


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Ingr

eso

de

Cau

sas

Fecha

Corte de Punta Arenas


Documents

ESTUDIO DE ESTIMACIÓN DE INGRESO DE CAUSAS PARA EL …...últimos años de información disponible, lo que presenta una similitud con el total de ingreso de causas civiles. Otra aplicación