IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/p/col/000089/015230.html
   My bibliography  Save this paper

Una comparación de diferentes modelos para la predicción del crimen en Bogotá

Author

Listed:
  • Francisco Barreras
  • Carlos Díaz
  • Álvaro J. Riascos Villegas
  • Mónica Ribero

Abstract

El uso del mapeo de puntos calientes (hotspots) es una técnica descriptiva utilizada para identificar el lugar hacia dónde deberían dirigirse los recursos de prevención del crimen. Consiste en la identificación de áreas geográficas donde, en el pasado, ha habido delitos con mayor frecuencia, con el objetivo de prevenirlos en el futuro, de acuerdo con la existencia de determinantes fijos de crimen, así como la existencia de fenómenos temporales que, sin embargo, tienen cierta persistencia. Hay diferentes técnicas para la identificación de los puntos calientes basadas en modelos como el método de estimación de puntos, estimación de densidad por Kernel, el método de elipses espaciales y modelos espacio-temporales. Este trabajo compara la capacidad descriptiva y predictiva de los principales modelos de predicción de crimen existentes en la literatura académica al caso de crímenes en la ciudad de Bogotá durante el período 2011 – 2012. En términos generales encontramos que el modelo espacio temporal basado en Mohler et. al (2012) es el que mejor desempeno tiene en la predicción del crimen en ciertas zonas de la ciudad.

Suggested Citation

  • Francisco Barreras & Carlos Díaz & Álvaro J. Riascos Villegas & Mónica Ribero, 2016. "Una comparación de diferentes modelos para la predicción del crimen en Bogotá," Documentos CEDE 15230, Universidad de los Andes, Facultad de Economía, CEDE.
  • Handle: RePEc:col:000089:015230
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstream/handle/1992/8701/dcede2016-34.pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    More about this item

    Keywords

    Procesos puntuales de Poisson; predicción crimen; modelo espacio-temporal.;
    All these keywords.

    JEL classification:

    • C54 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric Modeling - - - Quantitative Policy Modeling
    • C53 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric Modeling - - - Forecasting and Prediction Models; Simulation Methods
    • C63 - Mathematical and Quantitative Methods - - Mathematical Methods; Programming Models; Mathematical and Simulation Modeling - - - Computational Techniques

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:col:000089:015230. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Universidad De Los Andes-Cede (email available below). General contact details of provider: https://edirc.repec.org/data/ceandco.html .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.