Economicus Journal of Business and Economics Insights 2025 2(2), 84–96
OJS: https://revistascientificas.uach.mx/index.php/economicus
ISSN: 3061-8169
Como citar / How to cite:
Sánchez-Juárez, I., & García-Almada, R. M. (2025). Evolución y pronóstico de los delitos en Ciudad Juárez, Chihuahua, México.
Economicus Journal of Business and Economics Insights, 2(2), 84–96. https://doi.org/10.54167/ejbei.v2i2.1931
Este artículo está bajo los términos de la Licencia Creative Commons Atribución/Reconocimiento NoComercial 4.0 Internacional.
This article is under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 Internacional License.
(https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
Artículo
Evolución y pronóstico de los delitos en Ciudad Juárez,
Chihuahua, México
Evolution and forecast of crimes in Ciudad Juarez,
Chihuahua, Mexico
Isaac Sánchez-Juárez 1*, Rosa María García-Almada 2
1 Departamento de Ciencias Sociales, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, Chihuahua, México;
isaac.sanchez@uacj.mx; ORCID: 0000-0002-1975-5185
2 Departamento de Ciencias Sociales, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, Chihuahua, México;
maria.garcia@uacj.mx; ORCID: 0000-0003-2330-8385
* Autor de correspondencia / Correspondence author
Recibido: 08/05/2025; Aceptado: 08/06/2025; Publicado: 01/07/2025.
DOI: https://doi.org/10.54167/ejbei.v2i2.1931
Resumen: Este artículo tiene como objetivo presentar la evolución reciente de los delitos en Ciudad Juárez,
Chihuahua, México, durante el periodo 2015-2023. Los delitos que se estudian son: robos, homicidios y
narcomenudeo. Adicionalmente, con la finalidad de tomar medidas de política pública, se pronostica su
comportamiento para los años 2024-2025. Los datos fueron obtenidos del Secretariado Ejecutivo del Sistema
Nacional de Seguridad Pública. A la información se aplicó una metodología de ciclos de crecimiento para identificar
expansiones y contracciones de los delitos. En lo que refiere al pronóstico se utilizaron modelos ARIMA. Con la
investigación se hallaron 5 periodos de expansión y 4 de contracción de los robos; 8 expansiones y 7 contracciones
de los homicidios y 7 expansiones-contracciones de las actividades de narcomenudeo. Mediante el análisis de
tendencias y el pronóstico la investigación pretende llenar un vacío en la literatura existente.
Palabras clave: Urbe Fronteriza, Robos, Homicidios, Narcomenudeo, Predicciones, Análisis de Tendencia.
Clasificación JEL: R11, E17, E32.
Isaac Sánchez-Juárez, Rosa María García-Almada 85
Economicus Journal of Business and Economics Insights 2025 2(2), 84–96
Abstract: This article aims to present the recent evolution of crimes in Ciudad Juarez, Chihuahua, Mexico, during
the period 2015-2023. The crimes studied are thefts, homicides, and petty drug dealing. Additionally, to inform
public policy measures, their behavior is forecast for the years 2024-2025. The data were obtained from the
Executive Secretariat of the National Public Security System. A growth cycle methodology was applied to the
information to identify expansions and contractions of the crimes. For the forecast, ARIMA models were used. The
research found 5 periods of expansion and 4 contractions for thefts; 8 expansions and 7 contractions for homicides;
and 7 expansions-contractions for petty drug dealing activities. Through trend analysis and forecasting, the
research aims to fill a gap in existing literature.
Keywords: Border City, Thefts, Homicides, Petty Drug Dealing, Forecasting, Trend Analysis.
JEL Classification: R11, E17, E32.
1. Introducción
Ciudad Juárez ha sido un punto focal en el análisis de los crímenes en México debido a su marcada
incidencia de delitos y su posición estratégica en la frontera con los Estados Unidos de América. A lo
largo de las últimas décadas esta ciudad ha experimentado fluctuaciones significativas en las tasas de
criminalidad, producto de un complejo entramado de factores socioeconómicos, políticos y culturales. El
presente trabajo académico tiene como objetivo explorar la evolución reciente de los delitos de alto
impacto, así como pronosticar su comportamiento. La ciudad fue elegida por ser una de las diez más
importantes del país y porque los autores de la presente investigación residen en dicha ciudad y buscan
analizar y proponer soluciones a problemáticas locales.
En virtud de lo anterior, esta investigación presenta la evolución de tres delitos en Ciudad Juárez:
robos, homicidios y narcomenudeo. Estos delitos fueron seleccionados por la disponibilidad de
información, su alta frecuencia y relevancia para la urbe fronteriza objeto de estudio (se trata de delitos
de alto impacto que requieren un seguimiento). Los datos son mensuales y corresponden al periodo 2015-
2023. Se identificaron las expansiones y contracciones de los robos, homicidios y narcomenudeo
utilizando la metodología de ciclos de crecimiento y en particular el filtro HP ampliado propuesto
recientemente por Phillips y Shi (2020). Adicional a esto se pronostica su comportamiento para los años
2024-2025 usando la metodología de Box y Jenkins (1976) con modelos ARIMA.
El estudio se justifica en términos sociales porque al identificar los momentos de expansión y
contracción de los delitos contribuye al análisis de sus causas y al diseño de políticas públicas para
prevenirlos. Los pronósticos abonan para que las autoridades responsables en la materia puedan crear
un ambiente seguro y propicio para la inversión y el desarrollo económico lo que al final conduce a un
mayor bienestar para la población.
2. Revisión de literatura
La delincuencia es un fenómeno complejo y multifacético que representa un desafío para las
sociedades. Su impacto no solo se limita a las pérdidas financieras directas, sino que también erosiona la
confianza en las instituciones, obstaculiza el desarrollo económico y genera un clima de miedo e
inseguridad en la población. Comprender las causas y dinámicas de la delincuencia ayuda a diseñar
estrategias efectivas de prevención y control. En este sentido, la revisión de la literatura juega un papel
crucial al proporcionar herramientas conceptuales y analíticas para el estudio de este fenómeno. A
continuación, se enlistan algunos trabajos que destacan en la ciencia económica.
Evolución y pronóstico de los delitos en Ciudad Juárez, Chihuahua, México 86
Economicus Journal of Business and Economics Insights 2025 2(2), 84–96
Teoría de la elección racional: Esta teoría sugiere que los individuos toman decisiones racionales para
participar en actividades delictivas basadas en un análisis costo-beneficio. Consideran los beneficios
esperados de cometer un delito, como el dinero o la satisfacción emocional, en relación con los costos
potenciales, como el riesgo de ser arrestado o encarcelado. Esta teoría proporciona un marco para
entender cómo los incentivos económicos influyen en el comportamiento delictivo (leer más en Bermejo,
2015).
Teoría del capital humano: Según esta teoría, el capital humano, que incluye la educación, las
habilidades y la experiencia laborales, afecta la participación en la delincuencia. Los individuos con
mayores niveles de capital humano tienen más oportunidades de empleo legal y menos incentivos para
involucrarse en actividades criminales (leer más en el artículo seminal de Becker, 1968).
Teoría del mercado laboral dual: Esta teoría sugiere que la estructura del mercado laboral puede influir
en las tasas de delincuencia. Un mercado laboral dual se caracteriza por la existencia de dos segmentos:
uno formal con salarios decentes y beneficios laborales, y otro informal con empleos precarios y bajos
salarios. Los individuos excluidos del mercado laboral formal pueden recurrir a actividades delictivas
como una forma de subsistencia (Fernández–Huerga, 2010).
Relacionada con la anterior se tiene la hipótesis del desempleo y la delincuencia: Existe evidencia
que sugiere una correlación entre el desempleo y las tasas de delincuencia. El desempleo puede aumentar
la presión económica sobre los individuos, lo que los lleva a buscar ingresos alternativos a través de
actividades criminales (en Bergman, 2011, se encuentra un interesante estudio empírico para México en
esta dirección, leer también a Torres y Muriel, 2022).
Teoría de la disuasión: Desde una perspectiva económica, la teoría de la disuasión sostiene que el
castigo eficaz y la certeza de ser atrapado y castigado pueden disuadir a las personas de cometer delitos.
Los sistemas legales que imponen sanciones severas y aplican la ley de manera consistente pueden tener
un efecto disuasorio en la actividad delictiva (revisé más en Cortez, 2023).
Además de estos enfoques teóricos, la ciencia económica ha identificado una serie de factores que
pueden aumentar la probabilidad de que un individuo se involucre en la delincuencia económica. Estos
factores incluyen: a) desigualdad económica, las sociedades con altos niveles de desigualdad pueden
tener tasas más altas de delincuencia, ya que las personas con menos oportunidades pueden verse
tentadas a recurrir a actividades delictivas para obtener ingresos; b) debilidad institucional, la
corrupción, la falta de transparencia y la aplicación deficiente de la ley pueden crear un ambiente propicio
para la delincuencia; c) globalización económica, la cual ha facilitado la comisión de delitos, ya que los
delincuentes pueden operar a través de las fronteras nacionales con mayor facilidad, y d) avances
tecnológicos, los cuales han creado nuevas oportunidades para la delincuencia, como el fraude
electrónico y el robo de identidad (Ramírez de Garay, 2014). Debido a que este trabajo es original, existe
un vacío en la literatura empírica que se llena con la presente investigación, y hasta donde se ha podido
comprobar, no se encontraron trabajos similares (en este punto conviene mencionar que el Fideicomiso
para la Competitividad y Seguridad Ciudadana –FICOSEC– es un organismo que realiza un seguimiento
de los homicidios dolosos en el municipio y estudia el crimen, todo desde un punto de vista no académico
pero de relevancia para la ciudadanía).
3. Datos y metodología
Para realizar la estimación de las expansiones y contracciones de los delitos en Ciudad Juárez se
recurrió a una base de datos proporcionada por el Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de
Seguridad Pública. La base tiene datos mensuales, se descargó la información del 2015 al 20231. Los robos
incluyen los siguientes: Robo a casa habitación, robo de vehículo automotor, robo de autopartes, robo a
1 Disponible en el siguiente enlace: https://www.gob.mx/sesnsp
Isaac Sánchez-Juárez, Rosa María García-Almada 87
Economicus Journal of Business and Economics Insights 2025 2(2), 84–96
transportista, robo a transeúnte en vía pública, robo a transeúnte en espacio abierto al público, robo en
transporte público individual, robo en transporte público colectivo, robo en transporte individual, robo
a institución bancaria, robo a negocio, robo de ganado y robo de maquinaria. Los homicidios son dos:
doloso y culposo. Las actividades de narcomenudeo son solo una categoría. Tras la descarga se procedió
a la aplicación del filtro HP mejorado propuesto recientemente por Phillips y Shi (2020). Con dicho filtro
se obtuvieron las series de tendencia y ciclo de los delitos: robos, homicidios y narcomenudeo.
La serie de ciclos fue utilizada para identificar expansiones y contracciones. Un pico es el mes con
mayor valor de los delitos durante un periodo de expansión, siendo la expansión un periodo en los que
los delitos observados estaban por encima de sus valores de tendencia. Mientras que un fondo es el mes
con menor valor de los delitos durante un periodo de contracción. La contracción era el periodo en el
cual los delitos observados estaban por debajo de sus valores de tendencia (la metodología fue ajustada
a partir de trabajos previos de los autores, en particular Sánchez-Juárez y García-Almada, 2022). El
número de meses que pasa entre un fondo y un pico se consideró una expansión, mientras que el número
de meses entre un pico y un fondo contracción.
El filtro HP se usa como método de suavización de una serie con la finalidad de obtener el
componente tendencial a largo plazo. El método fue desarrollo por Hodrick y Prescott (1997) para
analizar los ciclos económicos de posguerra en los E.U.A. En este trabajo se usa la versión mejorada del
mismo (Phillips & Shi, 2020), lo que representa una originalidad del presente trabajo. Técnicamente el
filtro HP es lineal bidireccional, calcula la serie suavizada s de y minimizando la varianza de y alrededor
de s, sujeto a una penalización que restringe la segunda diferencia de s. El filtro de HP elige valores de s
para minimizar:
!"#!$ %!&"' ( !""%!#$ $ %!&$ "%!$ %!%$&&"
&%$
!'"
&
!'$ (1)
La serie s es a menudo conocida como la serie de tendencia. El componente cíclico c de la serie
original puede ser calculado como ct = yt – st. El parámetro de penalización, λ, controla el suavizamiento
de s. Cuanto más grande sea λ más suave será σ. A medida que λ tiende a infinito, s, se aproximará a una
tendencia lineal. Phillips y Shi (2020) han propuesto iterar el filtro HP para producir un mejor suavizado.
Este filtro HP mejorado toma la serie cíclica, c, y aplica el filtro una vez más para producir una nueva
serie suavizada y cíclica. El proceso de filtrado se repite, produciendo una serie aún más suavizada en
cada iteración. La ventaja de este procedimiento iterativo es que la serie suavizada final depende menos
de la elección de
(
. Phillips y Shi recomiendan repetir el proceso ya sea después de un número
determinado de iteraciones o mediante el uso de criterios de información para decidir su número óptimo
(Eviews, 2024).
Con las series originales de los delitos se procedió a la aplicación de la metodología de Box y Jenkins
(1976), la cual incluye cuatro etapas: 1) identificación, 2) estimación, 3) diagnóstico y 4) pronóstico. Como
parte de la primera etapa se analizaron las propiedades de las variables de delitos. ¿Las series son
estacionarias? Para ello se graficaron las series, se elaboró el correlograma y realizaron las pruebas
formales de raíz unitaria (ADF en niveles y primeras diferencias). La realización de los correlogramas
permite conocer los valores p (componente AR) y q (componente MA) a partir de las funciones de
autocorrelación y autocorrelación parcial con los cuales se puede saber los tipos de modelos ARIMA a
estimar. Conocidos los modelos posibles se estimaron, verificando la significancia de los componentes
ARMA y se eligieron aquellos que minimizan los criterios de información de Akaike, Schwarz y Hannan-
Quinn.
Seleccionados los modelos se procedió a verificar que los residuales fueran ruido blanco para lo cual
se calculó el estadístico Q de Ljung-Box y para verificar que los modelos estimados siguieran un proceso
estacionario se confirmó que las raíces AR se encontraran dentro del círculo unitario, lo que dará certeza
de su estabilidad (etapa de diagnóstico) (para mayores detalles respecto al método de pronóstico revisar
Matilla, Pérez, y Sanz, 2017). Al confirmarse lo anterior, se realizaron los pronósticos de los delitos. Hay
Evolución y pronóstico de los delitos en Ciudad Juárez, Chihuahua, México 88
Economicus Journal of Business and Economics Insights 2025 2(2), 84–96
que destacar que todas las estimaciones fueron realizadas con el programa Eviews versión 13 y el
comando de estimaciones de pronóstico automáticas ARIMA que realiza todo el procedimiento indicado.
La ecuación general de los 3 modelos ARIMA elegidos combina componentes autorregresivos (AR), de
promedio móvil (MA) y de integración (I), tanto no estacionales como estacionales, se expresa de la
siguiente forma:
)"*&"+ $ *&(,
!- ."*&/! (2)
Donde:
yt: es la serie temporal observada en el tiempo t (robos, homicidios, narcomenudeo).
B: es el operador de rezago.
d: es el orden de diferenciación necesario para hacer estacionaria la serie.
εt: es el término de error.
)(*): es el polinomio autorregresivo (AR) de orden 0, dado por:
11)(*) = 1 − )1* − )2*2 − 2 − )𝑝*𝑝 (3)
θ(B): es el polinomio de media móvil (MA) de orden 3, dado por:
.(*) = 1 + .1* + .2*2 + 2 + .𝑞*𝑞 (4)
4. Resultados
4.1. Expansiones, contracciones y pronóstico de los robos
Para el periodo de estudio el menor número de robos se presentó en el mes de noviembre del 2020
(343), justo en la pandemia de COVID-19 que obligó a mantenerse en casa. El mayor número de robos se
registró en el mes de octubre del 2019 (683). La tasa media mensual de crecimiento de los robos entre
2015 y 2023 fue de -0.05%. El promedio de robos por mes fue de 499. Con la metodología propuesta se
identificaron 5 expansiones de los robos del 2015 al 2023 (esto puede verse en la Figura 1 en las áreas
sombreadas).
La primera expansión inició en febrero del 2015 y terminó en enero del 2016, duró 12 meses (el pico
se registró en septiembre del 2015 con 489 robos). La segunda expansión inició en julio del 2017 y terminó
en junio del 2018, duró 12 meses (el pico se registró en abril del 2018 con 658 robos). La tercera expansión
inició en enero del 2019 y terminó en marzo del 2020, duró 15 meses (el pico se registró en octubre del
2019 con 683 robos). La cuarta expansión inició en julio del 2021 y terminó en octubre del 2022, duró 16
meses (el pico se registró en octubre del 2021 con 594 robos). La quinta expansión inició en mayo del 2023
y terminó en noviembre de ese año, duró 7 meses (el pico se registró en octubre del 2023 con 481 robos).
En lo que respecta a las contracciones de los robos se identificaron cuatro. La primera contracción
inició en febrero del 2016 y terminó en junio del 2017, duró 17 meses (el fondo se registró en mayo del
2016 con 344 robos). La segunda contracción inició en julio del 2018 y terminó en diciembre del 2018,
duró 6 meses (el fondo se registró en noviembre del 2018 con 573 robos). La tercera contracción inició en
abril del 2020 y terminó en junio del 2021, duró 15 meses (el fondo se registró en noviembre del 2020 con
343 robos). La cuarta contracción inicio en noviembre del 2022 y terminó en abril del 2023, duró 6 meses
(el fondo se registró en febrero del 2023 con 375 robos).
Isaac Sánchez-Juárez, Rosa María García-Almada 89
Economicus Journal of Business and Economics Insights 2025 2(2), 84–96
Figura 1. Expansiones, contracciones y pronóstico (robos).
Nota: Las áreas sombreadas indican los periodos de expansión (incluye valores originales y pronóstico).
Fuente: Elaboración propia con Eviews 13.
En lo que respecta a los pronósticos de los robos con la metodología propuesta se estimaron 100
modelos, de los cuales se seleccionó un modelo ARIMA (3,2)(0,1) (los dos primeros valores corresponden
a valores máximos AR, MA, mientras que los segundos a los valores estacionales AR, MA). Los modelos
se estimaron con 108 observaciones con datos de 2015 al 2023. El horizonte de pronóstico consistió en 24
meses (enero 2024 a diciembre 2025). En el Apéndice se presentan el modelo elegido y la comparación
entre los diferentes modelos de pronóstico. De esta forma se pronostica que el mes de menor registro de
robos será mayo 2024 (373), el mes de mayor valor de robos octubre del 2025 (521). El promedio de robos
del 2024-2025 se pronostica en 459. La tasa media mensual de robos sería de 0.84%. Durante el pronóstico
se identificaron dos contracciones y una expansión. La expansión iniciaría en agosto del 2024 y terminaría
en octubre del 2025, durando 15 meses. En lo que refiere a las contracciones la primera iniciaría en enero
del 2024 y terminaría en julio de ese mismo año, durando 7 meses. La segunda contracción se espera
arranque en noviembre del 2025.
4.2. Expansiones, contracciones y pronóstico de los homicidios
Para el periodo de estudio el menor número de homicidios se presentó en el mes de noviembre del
2015 (17). El mayor número de homicidios se registró en el mes de abril del 2020 (157). La tasa media
mensual de crecimiento de los homicidios entre 2015 y 2023 fue de 0.97%. El promedio de homicidios por
mes fue de 80. Con la metodología propuesta se identificaron ocho expansiones de los homicidios del
2015 al 2023 (esto puede verse en la Figura 2 en las áreas sombreadas).
La primera expansión inició en enero del 2015 y terminó en marzo del 2015, duró 3 meses (el pico
estuvo en febrero del 2015 con 31 homicidios). La segunda expansión inició en julio del 2016 y terminó
en marzo del 2017, duró 9 meses (el pico se registró en octubre del 2016 con 80 homicidios). La tercera
expansión inició en mayo del 2018 y terminó en agosto de ese año, duró 4 meses (el pico se registró en
julio del 2018 con 149 homicidios). La cuarta expansión inició en abril del 2019 y terminó en julio de ese
año, duró 4 meses (el pico se registró en mayo del 2019 con 128 homicidios). La quinta expansión inició
en junio del 2020 y terminó en octubre de ese año, duró 5 meses (el pico se registró en agosto del 2020
con 149 homicidios). La sexta expansión inició en marzo del 2021 y terminó en diciembre de ese año, duró
-200
-150
-100
-50
0
50
100
150
300
400
500
600
700
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
Pronóstico_robos
Tendencia
Ciclo
Expansiones, contracciones y pronóstico (robos)
Filtro Hodrick-Prescott (lambda=14400)
Iterado 3 veces
Evolución y pronóstico de los delitos en Ciudad Juárez, Chihuahua, México 90
Economicus Journal of Business and Economics Insights 2025 2(2), 84–96
10 meses (el pico se registró en mayo del 2021 con 126 homicidios). La séptima expansión inició en julio
del 2022 y terminó en octubre de ese mismo año, duró 4 meses (el pico se registró en agosto del 2022 con
113 homicidios). La octava expansión se registró en julio del 2023 y terminó en noviembre de ese mismo
año, duró 5 meses (el pico se registró en agosto del 2023 con 67 homicidios).
Figura 2. Expansiones, contracciones y pronóstico (homicidios).
Las áreas sombreadas indican los periodos de expansión (incluye valores originales y pronóstico).
Fuente: Elaboración propia con Eviews 13.
Ahora bien, las contracciones de los homicidios fueron siete. La primera contracción inició en abril
del 2015 y terminó en junio del 2016, duró 15 meses (el fondo se registró en noviembre del 2015 con 17
homicidios). La segunda contracción inició en abril del 2017 y terminó en abril del 2018, duro 13 meses
(el fondo se registró en abril del 2017 con 28 homicidios). La tercera contracción inició en septiembre del
2018 y terminó en marzo del 2019, duró 7 meses (el fondo se registró en octubre del 2018 con 59
homicidios). La cuarta contracción inició en agosto del 2019 y terminó en mayo del 2020, duró 10 meses
(el fondo se registró en diciembre del 2019 con 88 homicidios). La quinta contracción inició en noviembre
del 2020 y terminó en febrero del 2021, duró 4 meses (el fondo se registró en diciembre del 2020 con 88
homicidios). La sexta contracción inició en enero del 2022 y terminó en junio de ese mismo año, duró 6
meses (el fondo se registró en marzo del 2022 con 56 homicidios). Finalmente, la séptima contracción
inició en noviembre del 2022 y terminó en junio del 2023, duró 8 meses (el fondo se registró en diciembre
del 2022 con 67 homicidios).
En lo que respecta a los pronósticos de los homicidios con la metodología propuesta se estimaron
100 modelos, de los cuales se seleccionó un modelo ARIMA (0,2)(1,1). Los modelos se estimaron con 108
observaciones, datos de 2015 al 2023. El horizonte de pronóstico consistió en 24 meses (enero 2024 a
diciembre 2025). En el Apéndice se presentan el modelo elegido y la comparación entre los diferentes
modelos de pronóstico. De esta forma se pronostica que el mes de menor registro de homicidios será abril
2024 (83), el mes de mayor ocurrencia de homicidios julio del 2025 (163). El promedio de homicidios del
2024-2025 se pronostica en 119. La tasa media mensual de homicidios sería de 1.70%. Durante el
pronóstico se identificaron tres contracciones y dos expansiones. La primera contracción iniciaría en
enero del 2024 y terminaría en abril de ese mismo, duraría 4 meses. La segunda contracción iniciaría en
-60
-40
-20
0
20
40
60
0
40
80
120
160
200
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
Pronóstico_homicidios
Tendencia
Ciclo
Expansiones, contracciones y pronóstico (homicidios)
Filtro Hodrick-Prescott (lambda=14400)
Iterado 3 veces
Isaac Sánchez-Juárez, Rosa María García-Almada 91
Economicus Journal of Business and Economics Insights 2025 2(2), 84–96
noviembre del 2024 y terminaría en abril del 2025, duraría 6 meses. La tercera contracción se estima inicie
en noviembre del 2025. En lo que refiere a la primera expansión iniciaría en mayo del 2024 y terminaría
en octubre de ese año, duraría 6 meses. La segunda expansión de los homicidios arrancaría en mayo del
2025 y terminaría en octubre de ese mismo año, durando 6 meses.
4.3. Expansiones, contracciones y pronóstico de las acciones de narcomenudeo
Para el periodo de estudio el menor número de actividades de narcomenudeo se presentó en el mes
de enero del 2015 (82). El mayor número actividades de narcomenudeo se registró en el mes de febrero
del 2018 (828). La tasa media mensual de crecimiento de actividades de narcomenudeo entre 2015 y 2023
fue de 0.86%. El promedio de actividades de narcomenudeo por mes fue de 370. Con la metodología
propuesta se identificaron 7 expansiones de las actividades de narcomenudeo del 2015 al 2023 (esto
puede verse en la Figura 3 en las áreas sombreadas).
Figura 3. Expansiones, contracciones y pronóstico (narcomenudeo).
Las áreas sombreadas indican los periodos de expansión (incluye valores originales y pronóstico).
Fuente: Elaboración propia con Eviews 13.
La primera expansión inició en enero del 2015 y terminó en julio de ese año, duró 7 meses (el pico
se observó en mayo del 2015 con 154 registros). La segunda expansión inició en enero del 2017 y terminó
en agosto de ese año, duró 8 meses (el pico se observó en enero del 2017 con 720 registros). La tercera
expansión inició en enero del 2018 y terminó en mayo de ese año, duró 5 meses (el pico se observó en
febrero del 2018 con 828 registros). La cuarta expansión inició en mayo del 2019 y terminó en octubre de
ese año, duró 6 meses (el pico se observó en mayo con 683 registros). La quinta expansión inició en abril
del 2020 y terminó en marzo del 2021, duró 12 meses (el pico se observó en diciembre del 2020 con 736
registros). La sexta expansión inició en enero del 2022 y terminó en marzo de ese año, duró 3 meses (el
pico se observó en enero con 281 registros). La séptima expansión inició en septiembre del 2022 y terminó
en enero del 2023, duró 5 meses (el pico se observó en octubre del 2022 con 282 registros).
Las contracciones identificadas fueron siete. La primera contracción inició en agosto del 2015 y
terminó en diciembre del 2016, duró 17 meses (el fondo se observó en septiembre del 2016 con 112
registros). La segunda contracción inició en septiembre del 2017 y terminó en diciembre de ese año, duró
4 meses (el fondo se observó en septiembre con 381 registros). La tercera contracción inició en junio del
-400
-200
0
200
400
0
200
400
600
800
1,000
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
Pronósticos_narcomenudeo
Tendencia
Ciclo
Expansiones, contracciones y pronóstico (narcomenudeo)
Filtro Hodrick-Prescott (lambda=14400)
Iterado 3 veces
Evolución y pronóstico de los delitos en Ciudad Juárez, Chihuahua, México 92
Economicus Journal of Business and Economics Insights 2025 2(2), 84–96
2018 y terminó en abril del 2019, duró 11 meses (el fondo se observó en julio del 2018 con 304 registros).
La cuarta contracción inició en noviembre del 2019 y terminó en marzo del 2020, duró 5 meses (el fondo
se registró en febrero del 2020 con 325 registros). La quinta contracción inició en abril del 2021 y terminó
en diciembre de ese año, duró 9 meses (el fondo se observó en diciembre con 175 registros). La sexta
contracción inició en abril del 2022 y terminó en agosto de ese año, duró 5 meses (el fondo se observó en
abril con 149 registros). La séptima contracción inició en febrero del 2023 y terminó en diciembre de ese
año, duró 11 meses (el fondo se observó en febrero con 134 registros).
En materia de pronósticos de las actividades de narcomenudeo con la metodología propuesta se
estimaron 100 modelos, de los cuales se seleccionó un modelo ARIMA (1,0)(1,1). Los modelos se
estimaron con 108 observaciones, datos de 2015 al 2023. El horizonte de pronóstico consistió en 24 meses
(enero 2024 a diciembre 2025). En el Apéndice se presentan el modelo elegido y la comparación entre los
diferentes modelos de pronóstico. De esta forma se pronostica que el mes de menor registro de
actividades de narcomenudeo será noviembre 2024 (256), el mes de mayor ocurrencia de actividades de
narcomenudeo enero 2025 (441). El promedio de actividades de narcomenudeo del 2024-2025 se
pronostica en 351. La tasa media mensual de actividades de narcomenudeo sería de 0.09%. Durante el
pronóstico se identificaron dos contracciones y dos expansiones. La primera contracción iniciaría en
agosto del 2024 y terminaría en diciembre de ese mismo año, duraría 5 meses. La segunda contracción
iniciaría en junio del 2025 y terminaría en diciembre de ese año, duraría 7 meses. En lo que refiere a la
primera expansión iniciaría en enero del 2024 y terminaría en julio de ese año, duraría 7 meses. La
segunda expansión arrancaría en enero del 2025 y terminaría en mayo de ese año, durando 5 meses.
5. Discusión y conclusiones
De acuerdo con la ENSU (2024) la percepción sobre inseguridad pública en ciudad Juárez era de
66.9% en la población de 18 años y más, un valor que se encuentra por encima del promedio nacional. A
lo que se le tiene miedo en primer lugar es al robo en cajeros bancarios, transporte público, carreteras,
bancos, calles, mercados, el automóvil, el trabajo y la casa. La inseguridad se percibe como elevada y no
cambia mucho este valor durante los años del presente estudio. Tal y como se reportó tanto los robos
como las actividades de narcomenudeo están incrementándose, mostrando una nueva expansión a partir
del 2022 que se mantiene en 2024 y 2025. Los homicidios por otra parte durante todo el periodo de estudio
y el periodo de pronóstico muestran un crecimiento continuo. De acuerdo con los pronósticos, el
promedio mensual de robos durante el 2024 será de 424 y 493 en 2025. El promedio mensual de
homicidios en 2024 será de 107 y 132 en 2025. El promedio mensual de actividades de narcomenudeo en
2024 sería de 324 y 378 en 2025.
La información proporcionada por esta investigación está sujeta a una importante limitación, la baja
tasa de denuncia de los delitos. En México no se denuncian los delitos por diversas razones, entre las que
destacan las siguientes: 1) Falta de confianza en las autoridades (Piña-García & Ramírez-Ramírez, 2019);
2) insuficiencia de herramientas de análisis de datos, lo que dificulta la identificación de patrones
delictivos y por ende, la resolución de los crímenes (Pambabay-Calero et al., 2021); 3) el miedo a que los
criminales busquen al denunciante y lo agredan, esto por la creciente organización de los criminales en
bandas que operan de forma sofisticada (Widner et al., 2011); 4) la denuncia de delitos varía
considerablemente según el tipo de crimen, con una mayor proporción de denuncias en casos de robo y
violencia doméstica en comparación actividades de narcomenudeo (Jiménez & Ríos, 2022) y 5) otras
razones como la infiltración de cárteles en las oficinas judiciales y de seguridad, el costo que representa
la denuncia o bien el desinterés. De acuerdo con Zepeda (2008), la cifra de impunidad en México es de
98.76%, de esta forma los resultados subestiman la magnitud de los delitos en ciudad Juárez, por ello la
percepción de inseguridad es tan elevada.
Isaac Sánchez-Juárez, Rosa María García-Almada 93
Economicus Journal of Business and Economics Insights 2025 2(2), 84–96
A pesar de estas limitaciones el presente estudio sobre la base de los hallazgos y la revisión de
literatura puede proponer algunas acciones de política pública en materia de seguridad. La primera
recomendación crucial es que la actividad económica crezca de forma constante y sea capaz de crear
empleos formales de calidad, esto es, bien remunerados y con todas las prestaciones de acuerdo con la
ley. Aumentar el acceso a la educación puede reducir el crimen ya que las personas alejan de sus
expectativas el cometer un crimen. Otro ingrediente fundamental es mejorar los sistemas judiciales para
que los castigos sean severos, asociado con esto se encuentra la limpieza y ausencia de corrupción por
parte de los encargados del sistema de justicia. Las policías deben estar bien capacitadas, pero sobre todo
pagadas para que no se vean tentadas a caer en actos delincuenciales, de la misma forma debe
incrementarse el número de efectivos disponibles.
Debe complementarse la captura de líderes criminales con el desmantelamiento de raíz de sus
operaciones, haciendo que sus actividades económicas no sean rentables. Es necesario controlar y regular
adecuadamente el uso de armas de fuego. Las policías deben pasar de ser solo reactivas a proactivas y
con un enfoque de inteligencia anticriminal, se requiere que tengan conocimientos sólidos en
criminología y métodos de investigación para que sus intervenciones sean efectivas. En el caso de ciudad
Juárez es necesario diseñar el entorno urbano de cara a una reducción de la inseguridad, minimizando
los espacios vacíos y consolidando la misma, lejos de crear nuevas zonas urbanas, deben aprovecharse
en su totalidad las existentes para una mejor vigilancia y control. Dos ingredientes fundamentales son la
prevención comunitaria y la reforma del sistema de justicia penal. Respecto al primero se trata de tener
un mejor control social a través de la comunidad, que va desde programas de vigilancia hasta campañas
educativas. En lo que refiere al sistema de justicia además de ampliar las penas debe asegurarse la
sanción, hoy los delincuentes saben que no serán castigados y por ello aumenta la probabilidad de
ocurrencia de los delitos. Las soluciones no son simples requieren de la voluntad política de quienes
gobiernan y la creación de incentivos entre la población para que el entorno social sea seguro, empático,
compasivo y respetuoso de la dignidad humana.
Contribuciones de los autores según CRediT: Conceptualización, I.S., & R.G.; metodología, I.S., & R.G.; software,
I.S., & R.G.; validación, I.S., & R.G.; análisis formal, I.S., & R.G.; investigación, I.S., & R.G.; recursos, I.S., & R.G.;
gestión de datos, I.S., & R.G.; redacción—preparación del borrador original, I.S., & R.G.; redacción—revisión y
edición, I.S., & R.G.; visualización, I.S., & R.G. “Los autores han leído y aprobado la versión publicada del
manuscrito.”
Conflictos de interés: “Los autores declaran que no existen conflictos de interés.”
Agradecimiento: La investigación se elaboró con recursos de la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e
Innovación mediante el programa sistema nacional de investigadoras e investigadores. Los autores agradecen el
esfuerzo colaborativo del Laboratorio de Problemas Estructurales de la Economía Mexicana de la UACJ.
Referencias
Becker, G. (1968). Crime and punishment: An economic approach. Journal of Political Economy, 76(2), 169–217.
https://www.jstor.org/stable/1830482
Bergman, M. (2011). Crimen y desempleo en México: ¿una correlación espuria? Centro de Investigación y Docencia
Económicas, División de Estudios Jurídicos. http://hdl.handle.net/11651/1322
Bermejo, M. (2015). Elección racional, oportunidad para delinquir y prevención situacional: la utilidad de este
enfoque para el estudio de la delincuencia empresarial. En F. Llinares, J. Sanllehí, J. Sarmiento, & L. Summer
(Eds.), Crimen, oportunidad y vida diaria: libro homenaje al profesor Dr. Marcus Felson (pp. 305–327). Dykinson.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=825856
Evolución y pronóstico de los delitos en Ciudad Juárez, Chihuahua, México 94
Economicus Journal of Business and Economics Insights 2025 2(2), 84–96
Box, G., & Jenkins, G. (1976). Time series analysis: forecasting and control. Holden day.
Cortez, W. (2023). Teoría de la disuasión y la policía municipal en México. IAI Discussion Papers, No. 255, Georg-
August-Universität Göttingen, Göttingen. https://www.econstor.eu/handle/10419/274595
ENSU (2024). Encuesta Nacional de Seguridad Pública Urbana, segundo trimestre 2024. INEGI.
https://www.inegi.org.mx/programas/ensu/
Eviews (2024). Eviews 14 beta documentation. S&P global. https://register1.eviews.com/beta/
Fernández–Huerga, E. (2010). La teoría de la segmentación del mercado de trabajo: enfoques, situación actual y
perspectivas de futuro. Investigación Económica, 69(263), 115–150.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6922466
Hodrick, R., & Prescott, E. (1997). Post-war U.S. business cycles: An empirical investigation. Journal of Money, Credit
and Banking, 28(4), 1–16. https://doi.org/10.2307/2953682
Jiménez, A., & Ríos, C. (2022). Characterising crime incidence in Mexico: A hierarchical linkage clustering analysis.
Journal Institutions and Economies, 14(4), 25–54. https://doi.org/10.22452/ijie.vol14no4.2
Matilla, M., Pérez, P., & Sanz, B. (2017). Econometría y predicción. McGraw Hill.
Pambabay-Calero, J., Bauz-Olvera, S., Flores-González, R., & Piña-García, C. (2021). Multivariate analysis and
characterization of low impact crime in Mexico City. F1000Research, 10(1299).
https://doi.org/10.12688/f1000research.72990.1
Phillips, P., & Shi, Z. (2020). Boosting: Why you can use the HP filter. International Economic Review, 62(2), 521–570.
https://doi.org/10.1111/iere.12495
Piña-García, C., & Ramírez-Ramírez, L. (2019). Exploring crime patterns in Mexico City. Journal of Big Data, 6(65),1–
21. https://doi.org/10.1186/s40537-019-0228-x
Ramírez de Garay, L. (2014). Crimen y economía: una revisión crítica de las explicaciones económicas del crimen.
Argumentos, 27(74), 261–290. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=59532371010
Sánchez-Juárez, I, & García-Almada, R. (2022). Identificación y sincronización de los ciclos de crecimiento del empleo
manufacturero en ciudad Juárez. En A. Méndez, L. Gutiérrez, & D. Castro (Eds.), Estudios de economía regional
aplicada, volumen 1 (pp. 8–32). Universidad Autónoma de Coahuila. http://cathi.uacj.mx/20.500.11961/22307
Torres, V., & Muriel, N. (2022). Empleo y delincuencia en los estados de México. Universidad de Colima.
Widner, B., Reyes-Loya, M., & Enomoto, C. (2011). Crimes and violence in Mexico: Evidence from panel data. The
Social Science Journal, 48(4), 604–611. https://doi.org/10.1016/j.soscij.2011.03.003
Zepeda, G. (2008). Índice de incidencia delictiva y violencia CIDAC. Centro de Investigación para el Desarrollo A.C.
http://cidac.org/esp/uploads/1/__ndice_de_Incidencia_Delictiva_y_Violencia_2008_PDF.pdf
Isaac Sánchez-Juárez, Rosa María García-Almada 95
Economicus Journal of Business and Economics Insights 2025 2(2), 84–96
Apéndice. Modelos de pronóstico.
Robos
Pronóstico automático ARIMA
Variable dependiente seleccionada: LOG(ROBOS)
Muestra: 2015M01 2023M12
Horizonte de pronóstico: 24 meses
Model maximums: (4,4)2(1,1)
Regresores: @EXPAND(@MONTH)
Número estimado de modelos ARMA: 100
Modelo ARMA seleccionado: (3,2)(0,1)
Valor AIC: -2.05134259397
Homicidios
Pronóstico automático ARIMA
Variable dependiente seleccionada: LOG(HOMICIDIOS)
Muestra: 2015M01 2023M12
Horizonte de pronóstico: 24 meses
Model maximums: (4,4)2(1,1)
Regresores: @EXPAND(@MONTH)
Número estimado de modelos ARMA: 100
Modelo ARMA seleccionado: (0,2)(1,1)
Valor AIC: 0.0903788920109
360
380
400
420
440
460
480
500
520
540
III III IV III III IV III III IV
2023 2024 2025
Pronóstico Actual
Actual y Pronóstico (Robos)
60
80
100
120
140
160
180
III III IV III III IV III III IV
2023 2024 2025
Pronóstico Actual
Actual y Pronóstico (Homicidios)
60
80
100
120
140
160
180
200
220
III III IV III III IV
2024 2025
Comparación modelos de pronóstico (homicidios)
100
200
300
400
500
600
700
III III IV III III IV
2024 2025
Comparación entre diferentes modelos de pronóstico (Robos)
Evolución y pronóstico de los delitos en Ciudad Juárez, Chihuahua, México 96
Economicus Journal of Business and Economics Insights 2025 2(2), 84–96
Narcomenudeo
Pronóstico automático ARIMA
Variable dependiente seleccionada: LOG(HOMICIDIOS)
Muestra: 2015M01 2023M12
Horizonte de pronóstico: 24 meses
Model maximums: (4,4)2(1,1)
Regresores: @EXPAND(@MONTH)
Número estimado de modelos ARMA: 100
Modelo ARMA seleccionado: (1,0)(1,1)
Valor AIC: 11.8068079783
100
150
200
250
300
350
400
450
III III IV III III IV III III IV
2023 2024 2025
Pronóstico Actual
Actual y Pronóstico (Narcomenudeo)
-200
-100
0
100
200
300
400
500
600
III III IV III III IV
2024 2025
Comparación de modelos de pronóstico (Narcomenudeo)
