Análisis empírico sobre las causales de las tasas de encarcelamiento mediante modelos ARD y ARIMAX
| Autor | Alfonso Serrano Maíllo |
| Cargo del Autor | Profesor Titular de Derecho penal y Criminología, UNED |
| Páginas | 77-106 |
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SUMARIO: 1. Especificación de los modelos. 1.1. Introducción y estrate-
gia. 1.2. Correlaciones cruzadas. 1.3. Modelos ARD con variable exógena.
2. Comportamiento de las tasas de encarcelamiento mediante modelos
ARD. 3. Comportamiento de las tasas de encarcelamiento mediante mo-
delos ARIMAX. 3.1. Introducción. 3.2. Contraste de brecha estructural. 3.3.
Identificación, estimación paramétrica y comprobación del modelo. 4.
Modelos VAR y causalidad de Granger. 4.1. I75, R83, ∆Paro, CP95 y Go-
penal de 1995. 6. Recapitulación.
«Lo más importante que hay que aprender sobre estadística es lo que
es sensato y honesto y posible», «La duda y la sospecha, así como el
conocimiento técnico, son herramientas indispensables en estadística»
Breiman, Statistics, Boston, Mass.: Houghton Mifflin, 1973, pp. 1 y 18.
CAPÍTULO 3
ANÁLISIS EMPÍRICO SOBRE LAS
CAUSALES DE LAS TASAS DE
ENCARCELAMIENTO MEDIANTE
MODELOS ARD Y ARIMAX
LA EVOLUCIÓN DEL ENCARCELAMIENTO EN ESPAÑA (1971-2020) TUDIO DE SERIES TEMPORALES
ALFONSO SERRANO MAÍLLO
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1. ESPECIFICACIÓN DE LOS MODELOS
1.1. Introducción y estrategia
Puesto que carecemos de teoría que guíe nuestra investigación, aun-
que sí hemos incorporado las variables propuestas por la literatura española,
procederemos a seleccionar su especicación concreta mediante un procedi-
miento inductivo e iterativo1. Como ayuda, se recurrirá en primer lugar a las
correlaciones cruzadas entre ∆Tasas y nuestras variables independientes con-
tinuas, siempre que la asunción de ausencia de efectos de retroalimentación
se pueda sostener (ver infra 1.2 y Tabla 4)2; y, en segundo lugar, a modelos
ARD con variable exógena –esto es con dos regresores– (ver infra 1.3 y Tabla
5), empleando estadísticos de bondad de ajuste y criterios de información (no
siempre mostrados). No importa repetir que ARD signica modelo autorregre-
sivo de retardos distribuidos, ya que la literatura (a) a veces utiliza ARD para re-
ferirse a cosas diferentes, como selección automática de parámetros; y (b) a veces
utiliza otras siglas para referirse al modelo autorregresivo de retardos distri-
buidos, como ARDL. Por supuesto que nuestro enfoque no es ideal, pero sin
una teoría general puede ser una alternativa. Al mismo tiempo, no excluye que
la teoría o las investigaciones previas no puedan desempeñar algún rol: ver-
bigracia, es más probable que el efecto potencial del volumen de extranjeros
sobre las tasas de encarcelamiento conlleve algún tiempo que sea inmediato.
1.2. Correlaciones cruzadas
Las correlaciones cruzadas son las correlaciones entre Yt por un lado y
Xt o los rezagos de Xt por otro3. Son por lo tanto resultados bivariados. La idea
1 Vid. Beck, 1991: 51-83; Tiao, 2001: 63-67. Como se dijo, esta armación depende
de qué se entienda por teoría.
2 Pickup, 2015: 151. Como hemos adelantado y justicaremos empíricamente, éste no
es el caso de GSocial1.
3 Box et al., 2016: 429-433.
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