Person:
Peñaloza Figueroa, Juan Luis

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First Name
Juan Luis
Last Name
Peñaloza Figueroa
URI
https://hdl.handle.net/20.500.14352/76426
Affiliation
Universidad Complutense de Madrid
Faculty / Institute
Comercio y Turismo
Department
Economía Financiera, Actuarial y Estadística
Area
Estadística e Investigación Operativa
Identifiers
UCM identifierORCIDDialnet IDGoogle Scholar ID

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2004 - 20072
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End date: 2009 × Start date: 2004 ×

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    Estudio de la Duración de los Casos Civiles Presentados en los Juzgados de Argentina, Utilizando Análisis de Supervivencia. Una Primera Aproximación.
    (2004) Peñaloza Figueroa, Juan Luis; Vargas Pérez, Carmen
    Habitualmente las estimaciones sobre la duración de los asuntos judiciales se inician por la eliminación de todas aquellas observaciones en las que no se cuenta con alguna de las dos fechas relevantes (inicio o fin del procedimiento). Este modo de proceder tiende a producir un sesgo en las estimaciones. Así pues, en este artículo se presenta una novedosa aplicación del Análisis de Supervivencia para estudiar la duración de los asuntos civiles presentados en la Capital Federal argentina y la ciudad de Santa Fe. Se utilizan los estimadores de Kaplan-Meier para la estimación de las funciones de supervivencia de los asuntos y luego se procede a evaluar el poder explicativo de diversas variables sobre la misma mediante un modelo de regresión de Cox.
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    The Duration of Civil Cases. A Survival Analysis
    (Revista Perspectivas. Revista de Análisis de Economía y Comercio Exterior., 2007) Vargas Pérez, Carmen; Peñaloza Figueroa, Juan Luis
    Duration estimates about the duration of judicial cases are usually initiated by eliminating all those observations in which at least one of the two relevant dates (beginning or ending of the procedure) are unknown. This method tends to produce a bias in the estimations. Thus, in this paper we make an application of Survival Analysis to assess the duration of civil cases in Argentina (Capital Federal and Santa Fe). We use Kaplan-Meier Product Limit Method to estimate survival functions (i.e duration) of the cases and then proceed to analyse the explanatory power of several variables in that duration, using a Cox Proportional Hazard Regression.