Trabajo de a - Series de Tiempo

8/14/2019 Trabajo de a - Series de Tiempo

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UNNEUniversidad Nacional del Nordeste

Facultad de Ciencias EconmicasCtedra de Estadstica I

Trabajo Grupal:Series de Tiempo

VICTIMAS FATALES DE ACCIDENTES DETRANSITO (PERIODO 2003 2007)

Profesores:-Lic. Nolte, Enrique- Cr. Romero Azas, Julio Luis

Integrantes: Ayala, Pedro LU n 35512 Gomez, Andrea LU n 32401 Pastinante, Silvina LU n 37158 Villalba, Cinthia LU n 37135 Wucherer, Patricia LU n 37038

- 2008 -


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ndice Introduccin Pg.. 3 Objetivos Pg. 4 Marco Terico:- Serie de tiempo (concepto nociones bsicas) Pg. 5- Modelo Clsico de serie de tiempo Pg. 5y6- Anlisis de tendencias .Pg. 6- Medicin de variaciones estacionales .. Pg. 7

- Aplicacin de ajustes estacionales Pg. 7- Pronsticos basados en factores de tendencia y estacionales Pg.8

- Pronsticos cclicos e indicadores econmicos Pg. 9- Pronsticos basados en promedios mviles . Pg. 9- La suavizacin exponencial como mtodo de pronostico Pg. 9- Otros mtodos de pronsticos con suavizacin Pg. 10 Desarrollo Practico- Cuadro de tendencias Pg. 11,12y13

- Grficos Pg. 14y15- Matriz de Estacionalidad ..Pg. 16- Matriz de Porcentajes Medios .Pg. 16 Concusin .Pg. 17 Anexo Pg. 18,19,20,21 Bibliografa Pg. 22

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INTRODUCCION

La era de la comunicacin, el elevado progreso de la tecnologa y las facilidades definanciamiento, son los elementos que generan en la sociedad la necesidad de ser partede este nuevo mundo tan diversificado y evolucionado como se ha demostrado gracias alas mltiples posibilidades de investigacin de su desarrollo y avance continuo.

El transcurso del siglo XX fue el comienzo de una enorme contribucin para mejorarcon proyectos de innovacin tecnolgica la calidad de vida de la humanidad,dandolugar con esto el auge de los automotores, donde se enfatizo con ello la competencia

entre las grandes empresas automotrices proporcionando como resultado un abanico deposibilidades, desde los autos ms econmico hasta los ms costosos y sofisticado,ajustndose a los distintos estratos sociales.

La demanda aumenta y se ve acompaada de un aumento del parque automotor, sin lasobras de infraestructuras y sealizaciones necesarias, de forma que reduzcan el impactode esta gran masa de automotores en la sociedad.

Las facilidades y el otorgamiento de crditos con unos pocos requisitos, sondeterminantes en la adquisicin de automviles, acompaado del escaso sistema decontrol, siendo en primer lugar la falta de un mayor numero de inspectores, cuya

funcin es velar porque se cumplan las reglas de trnsito. Sin embargo, a veces algunosno son muy honestos y a menudo cobran determinadas sumas de dinero y dejan pasarlas infracciones, conformando esto un flagelo enorme para la sociedad y uno de loscausante de las vctimas fatales. En segundo lugar, el fcil acceso al registro deconducir, otorgado este casi sin precedente alguno de determinado examen exhaustivode las condiciones tanto fsicas como psquicas del futuro conductor. Adems de estasfalencias en nuestra sociedad es por sobre todas las causantes de las catstrofesautomovilsticas la irresponsabilidad, imprudencia y negligencia del conglomeradosocial.

Este problema es de tal magnitud que genera pnico en el trnsito, y dando como

resultado nuestra variable de estudio bsicamente, enfocada en el anlisis de lasVICTIMAS FATALES DE ACCIDENTES DE TRANSITO en la provincia del Chaco(periodo 2003-2007) que a medida que transcurre el tiempo van aumentandovertiginosamente, siendo esta evolucin desmedida y preocupante, la base de nuestroestudio.

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OBJETIVOS

En base a la informacin recopilada acerca de la variable victimas fatales deaccidentes de transito en la provincia del Chaco, tenemos, como principal objetivoestadstico, observar, analizar y estudiar la tendencia y evolucin respecto al elevadonumero de victimas, registrado durante el periodo 2003 a 2007.Como objetivos particulares, pretendemos que, en base a las herramientas brindadas

por la Estadstica, podamos conocer con mayor precisin las fluctuaciones que sufrenuestra variable mencionada anteriormente. Al mismo tiempo, apuntamos a tener unmanejo ms dinmico y profundo del tema asignado aleatoriamente por la ctedraen el presente trabajo.

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MARCO TEORICO

Modelo clsico de series de tiempoUna serie de tiempo es un conjunto de valores observados durante una serie de

periodos temporales secuencialmente ordenada. Se representa grficamente por mediode una grafica de lneas sobre cuyo eje horizontal se representan los periodos, y en cuyoeje vertical se representan los valores de la serie de tiempo.

El anlisis de series de tiempo es el procedimiento por el cual se identifican yaslan los factores relacionados con el tiempo que influye en los valores observados enla serie de tiempo. Una vez identificados, estos factores pueden contribuir a la

interpretacin de valores histricos de series de tiempo y a pronosticar valores futurosde series de tiempo. El mtodo clsico para el anlisis de series de tiempo identificacuatro componentes:1- Tendencia (T): movimiento general a largo plazo de los valores de la serie de tiempo(Y) sobre un extenso periodo de aos.2- Fluctuaciones cclicas : movimientos ascendentes y descendentes recurrentesrespecto de la tendencia con una duracin de varios aos.3- Variaciones estacionales : movimientos ascendentes y descendentes respecto de latendencia que se consuman en el trmino de un ao y se repitan anualmente. Suelenidentificarse con base en datos mensuales o trimestrales.4- Variaciones irregulares (I): variaciones errticas respecto de la tendencia que no

pueden atribuirse a las influencias cclicas o estacionales.El modelo en que se apoya el anlisis clsico de series de tiempo se basa en el

supuesto de que, para cualquier periodo designado en la serie de tiempo, el valor de lavariable esta determinado por los cuatro componentes anteriormente definidos y de que,adems, los componentes tienen una relacin multiplicativa, donde Y representa el valorde la serie de tiempo observado.

Y = T x C x E x I

Series De Tiempo Ejemplos

1. Series econmicas:

- Precios de un artculo

- Tasas de desempleo

- Tasa de inflacin

- ndice de precios, etc.

2. Series Fsicas:

- Meteorologa

- Cantidad de agua cada

- Temperatura mxima diaria

- Velocidad del viento (energa elica)

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http://www.monografias.com/trabajos14/problemadelagua/problemadelagua.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/problemadelagua/problemadelagua.shtml


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-Energa solar, etc.

3. Geofsica: - Series sismologas

4. Series demogrficas:

- Tasas de crecimiento de la poblacin

- Tasa de natalidad, mortalidad

- Resultados de censos poblacionales

5. Series de marketing: - Series de demanda, gastos, ofertas

6. Series de telecomunicacin: - Anlisis de seales

7. Series de transporte: - Series de trfico

Anlisis de tendenciasSe ocupa de la direccin a largo plazo del movimiento en las series de tiempo,

generalmente se realiza sobre la base de datos anuales. Habitualmente deben emplearsedatos correspondientes a al menos 15 o 20 aos, a fin de que movimientos cclicos con

una duracin de varios aos no se consideren como indicativos de la tendencia global delos valores de la serie de tiempo.

El mtodo de los mnimos cuadrados es la base de uso mas frecuente para laidentificacin del componente de tendencia de las series de tiempo, por medio de ladeterminacin de la ecuacin para la lnea de tendencia con el mejor ajuste. Convienesealar que, una lnea de tendencia no es una lnea de regresin, puesto que la variabledependiente Y no es una variable aleatoria, sino una serie de valores histricos; solo

puede haber un valor histrico para un periodo dado, y es probable que los valoresasociados con periodos contiguos sean dependientes, no independientes.

Cuando un incremento o decremento a largo plazo parecen seguir una tendencialineal, la ecuacin para los valores de la lnea de tendencia, en la que X representa elao, es:

Yt

b representa el punto de interseccin de la lnea de tendencia con el eje Yb1 pendiente de la lnea de tendenciaX el valor de la serie de tiempo observadoLas formulas para determinar los valores b y b1, la ecuacin de tendencia lineal son:

Formula n2

6
http://www.monografias.com/trabajos/fuentesener/fuentesener.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/fuentesener/fuentesener.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/fuentesener/fuentesener.shtml


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En el caso de tendencias no lineales, los dos tipos de curvas de tendencia de usomas frecuente son la curva de tendencia exponencial y la curva de tendencia parablica.Una curva de tendencia exponencial comn refleja una tasa constante de crecimientodurante un periodo de aos. La curva exponencial debe su nombre al hecho de que lavariable independiente X es el exponente de b1 en la ecuacin general:

Formula n3b = valor de Y en el ao 0b1= tasa de crecimiento

De la obtencin del logaritmo de ambos lados resulta la ecuacin de tendencialineal logartmica:

Formula n4

La ventaja de la transformacin a logaritmos es que la ecuacin lineal para elanlisis de tendencias puede aplicarse a los logaritmos de los valores cuando la serie detiempo sigue una curva exponencial. Los valores logartmicos pronosticados de Y

pueden reconvertirse despus a las unidades de medida originales mediante la obtencindel antilogaritmo de los valores.

Medicin de variaciones estacionalesLa influencia del componente estacional sobre los valores de series de tiempo se

identifica determinando el nmero ndice estacional asociado con cada mes o trimestredel ao. La media aritmtica de los 12 nmeros ndice mensuales (o de los cuatrondices trimestrales) es 100.

El procedimiento de uso mas frecuente para determinar nmeros ndice

estacionales es el mtodo del cociente del promedio mvil. Lo primero en determinarsees el cociente de cada valor mensual en relacin con el promedio mvil centrado en esemes. Puesto que un promedio mvil basado en datos mensuales (o trimestrales) de unao entero promediara las fluctuaciones estacionales e irregulares, ms no lasinfluencias de tendencia y cclicas a largo plazo, el cociente de un valor mensual enrelacin con un promedio mvil puede representarse simblicamente como:

Formula n5

El segundo paso es promediar el componente irregular. Esto se realiza por logeneral enlistando los diversos cocientes aplicables al mismo mes de varios aos,eliminando los valores mas alto y mas bajo y calculando la media de los cocientesrestantes. La media resultante se llama media modificada, a causa de la eliminacin delos dos valores extremos.

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El ultimo paso es ajustar los cocientes medios modificados con un factor decorreccin tal que la suma de los 12 cocientes mensuales sea 1200 (o de 400 en el casode cuatro cocientes trimestrales).

Aplicacin de ajustes estacionales

Una aplicacin frecuente de ndices estacionales es la de ajustar datos de serie detiempo observados para eliminar la influencia del componente estacional en ellos; sellaman datos con ajuste estacional. Los ajustes estacionales son particularmente

pertinentes cuando se desea comparar datos de diferentes meses para determinar si hatenido lugar un incremento (o decremento) en relacin con las expectativas estacionales.

Los valores de serie de tiempo mensuales (o trimestrales) observados se ajustanrespecto de la influencia estacional dividiendo cada valor entre el ndice mensual (otrimestral) de ese mes. El resultado se multiplica luego por 100 para mantener la

posicin decimal de los datos originales. El proceso de ajuste de datos en relacin con lainfluencia de variaciones estacionales puede representarse como:

Formula n6

Pronsticos basados en factores de tendencia y estacionalesLa ecuacin de tendencia lineal constituye un punto de partida para pronsticos

a largo plazo de valores anuales. Sin embargo, una consideracin particularmenteimportante en los pronsticos a largo plazo es el componente cclico de las series detiempo. No existe un mtodo estndar para pronosticar el componente cclico con basenicamente en valores histricos de series de tiempo, aunque ciertos indicadoreseconmicos con tiles para prever puntos de cambio de ciclo.

Para pronsticos a corto plazo, un mtodo posible es desestacionalizar el valorobservado mas reciente y multiplicarlo despus por el ndice estacional del periodo de

pronstico. Se parte del supuesto de que la nica diferencia entre los 2 periodos ser laatribuible a la influencia estacional. Otro mtodo consiste emplear el valor de tendencia

proyectado como base del pronstico y ajustarlo despus respecto del componenteestacional. Cuando la ecuacin de la lnea de tendencia se basa en valores anuales,

primero se debe reducir la ecuacin para expresarla en trminos de meses (otrimestres). Una ecuacin de tendencia basada en datos anuales se modifica de lasiguiente manera para obtener valores mensuales proyectados:

Formula n7

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Una ecuacin de tendencia basada en datos anuales se modifica de la siguientemanera para obtener valores trimestrales proyectados:

Formula n8

La base de las modificaciones anteriores no es evidente si se pasa por alto elhecho de que los valores de tendencia no se asocian con puntos temporales, sino con

periodos. Es a causa de esta consideracin que deben reducirse los tres elementos de laecuacin de tendencia anual (b , b1 y X)

Pronsticos, ciclos e indicadores econmicosLos pronsticos basados en los componentes de tendencia y estacional de una

serie de tiempo son apenas el punto de partida de los pronsticos econmicos. Laprimera razn de ello es la necesidad de considerar el probable efecto del componentecclico durante el periodo de pronstico, mientras que la segunda es la importancia de

identificar los factores causales especficos que han influido en las variables de series detiempo.

En lo que se refiere a pronsticos de corto plazo, suele suponerse que el efectodel componente cclico es el mismo que se ha incluido en los valores recientes de laserie de tiempo. Sin embargo, cuando se trata de periodos ms prolongados, o inclusode periodos cortos en pocas de inestabilidad econmica, es importante identificar los

puntos de cambio de ciclo de la economa nacional. Por supuesto que las variacionescclicas asociadas con un producto en particular puede coincidir o no con el cicloeconmico general.

Pronsticos basados en promedios mvilesEl promedio mvil es el promedio de los n valores de datos mas recientes de una

serie de tiempo. Este procedimiento puede representarse como:

A medida que se dispone del nuevo valor de un dato de una serie de tiempo, lanueva observacin reemplaza a la antigua en la serie de n valores como base paradeterminar el nuevo promedio, lo que explica el motivo de que se le llame promedio

mvil. El promedio mvil puede servir para pronosticar los valores de datos delsiguiente periodo de una serie de tiempo, pero no los de datos de periodos ms distantesa futuro. Es por lo tanto un mtodo adecuado de pronostico cuando en los datos no esta

presente la influencia de una tendencia, cclica o estacional, situacin por demsimprobable. As, este procedimiento sirve sencillamente para promediar el componenteirregular de los datos mas recientes de una serie de tiempo.

La suavizacin exponencial como mtodo de pronsticoLa suavizacin exponencial es un mtodo de pronstico basado tambin en el

uso de promedios mviles, los que sin embargo son promedios mviles ponderados, no

promedios en los que se ponderan por igual los valores de datos precedentes. La base deponderacin es exponencial porque se concede la mayor ponderacin al valorcorrespondiente al periodo inmediatamente anterior al periodo de pronstico y las

ponderaciones decrecen exponencialmente para los valores de datos de periodos9


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anteriores. Existen varios tipos de modelos de suavizacin exponencial. El mtodo quepresentamos aqu es el llamado suavizacin exponencial simple.

El siguiente modelo algebraico sirve para representar la determinacin deponderaciones exponencialmente decrecientes.

Formula n10

Por lo general se usa un procedimiento simplificado, para el que se requiere de unpronostico semilla inicial pero no de la determinacin de ponderaciones. La formulapara la determinacin del pronstico por medio del mtodo simplificado de suavizacinexponencial es:

Formula 11

Dado que para determinar un pronstico para el siguiente periodo debedisponerse del valor mas reciente de la serie de tiempo, la suavizacin exponencialsimple solo puede usarse para pronosticar el valor para el periodo siguiente en la seriede tiempo, no para varios periodos futuros. Cuanto ms cerca de 1 se fije el valor de laconstante de suavizacin, tanto mas depender el pronstico de los resultados msrecientes.

Otros mtodos de pronstico con suavizacinMientras que el promedio mvil es adecuado como base de pronstico

nicamente cuando la influencia irregular provoca variaciones en los valores de unaserie de tiempo, la suavizacin exponencial simple es adecuada nicamente cuando lasinfluencias cclicas e irregulares son los principales efectos sobre los valoresobservados. Con ambos mtodos solo puede obtenerse un pronstico para el siguiente

periodo en la serie de tiempo, no para periodos futuros ms distantes. Mtodos desuavizacin as complejos incorporan mas influencias y permiten obtener pronsticos

para varios periodos futuros.

suavizacin exponencial lineal suavizacin exponencial de Holt suavizacin exponencial de WinterModelos autoregresivos integrados y de promedio mvil

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DESARROLLO PRACTICO

Anlisis del registro de victimas fatales de accidentes detransito en Chaco (Periodo 2003 2007)

AOS BIMESTRES t Y

Prom. Mvil de

Orden 3

Prom. Mvil de

Orden 5 t Y t Y est.I 1 14 14 1 19,66

II 2 24 18,67 48 4 19,89

2003 III 3 18 21,67 20 54 9 20,12

IV 4 23 20,67 22 92 16 20,35

V 5 21 22,67 20,6 105 25 20,58

VI 6 24 20,67 22 144 36 20,81

I 7 17 22 23,2 119 49 21,01

II 8 25 23,67 22 200 64 21,27

2004 III 9 29 23 22,2 261 81 21,5

IV 10 15 23 23 150 100 21,73

V 11 25 20,33 22,2 275 121 21,96

VI 12 21 22,33 20,4 252 144 22,19

I 13 21 20,67 21,8 273 169 22,42

II 14 20 21 22,2 280 196 22,65

2005 III 15 22 23 22,6 330 225 22,88

IV 16 27 24 21 432 256 23,11

V 17 23 21 21,8 391 289 23,34

VI 18 13 20 22,2 234 324 23,57

I 19 24 20,33 21,4 456 361 23,8

II 20 24 23,67 23,4 480 400 24,03

2006 III 21 23 26,67 24,6 483 441 24,26

IV 22 33 25 23,8 726 484 24,49

V 23 19 24 24,6 437 529 24,72VI 24 20 22,33 27,2 480 576 24,95

I 25 28 28 26 700 625 25,18

II 26 36 30,33 27,4 936 676 25,41

2007 III 27 27 29,67 28,8 729 729 25,64

IV 28 26 26,67 27,2 728 784 25,87

V 29 27 24,33 783 841 26,1

VI 30 20 600 900 26,33

465 689 11192 9455

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Serie sin tendencias

AOS BIMESTRES Y Y est.Valores sintendencia

I 14 19,66 71,21

II 24 19,89 120,66

2003 III 18 20,12 89,46

IV 23 20,35 113,02

V 21 20,58 102,04

VI 24 20,81 115,33I 17 21,01 80,8

II 25 21,27 117,54

2004 III 29 21,5 134,88

IV 15 21,73 69,03

V 25 21,96 113,84

VI 21 22,19 94,64

I 21 22,42 93,66

II 20 22,65 88,3

2005 III 22 22,88 96,15

IV 27 23,11 116,83

V 23 23,34 98,54

VI 13 23,57 55,15I 24 23,8 100,84

II 24 24,03 99,87

2006 III 23 24,26 94,81

IV 33 24,49 134,75

V 19 24,72 76,86

VI 20 24,95 80,16

I 28 25,18 111,2

II 36 25,41 141,68

2007 III 27 25,64 105,3

IV 26 25,87 100,5

V 27 26,1 103,45

VI 20 26,33 75,96

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a = (689 * 9455) (465 * 11192) =(30 * 9455) (465)

a = 6514495 5204280 =

283650 216225

a = 1310215 = 19.4367425

b = (30 * 11192) (465 * 689)67425

b = 335760 32038567425

b = 15375 = 0.2367425

Y = 19.43 + 0.23t

13

( ) 22i

2

t-a

=

ii

iiii

ttn

ytty

( )22i

-yb

=

ii

iii

ttn

yttn


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Graficos

y = 0,228x + 19,432

0

5

10

15

20

25

30

35

40

IIIIII

IV VVI IIIII

I

IV VVI IIIII

I

IV VV I IIIII

I

IV VVI IIIII

I

IV VVI

2003 2004 2005 2006 2007

Bimestres

Accidentes

deTransito

Promedios Movil de Orden 3

y = 0,2396x + 19,717

0

5

10

15

20

25

30

35

I II III

IV VV I III II

I

IV VV I III II

I

IV VV I III II

I

IV VV I III II

I

IV

2003 2004 2005 2006 2007

bimestres

u

nidades

14


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Promedio Movil de Orden 3

y = 0,2453x + 19,903

0

5

10

15

20

25

30

35

I IIIII

IV V VI I IIII

IIV V V

I I IIIII

IV V V I IIIII

IIV V V

I IIIIII

IV

2003 2004 2005 2006 2007

bimestres

unidades

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Matriz de Estacionalidad

Bim /

Ao

I II III IV V VI Y

2003 14 24 18 23 21 24 20.672004 17 25 29 15 25 21 222005 21 20 22 27 23 13 212006 24 24 23 33 19 20 23.832007 28 36 27 26 27 20 27.33

Matriz de Porcentajes Medios

Bim /Ao

I II III IV V VI

2003 67.73 116.11 87.08 111.27 101.60 116.11 6002004 77.27 113.64 131.82 68.18 113.64 95.45 6002005 100 95.24 104.76 128.57 109.52 61.90 6002006 100.71 100.71 96.52 138.48 79.73 83.93 6002007 102.45 131.72 98.79 95.13 98.79 73.18 600

IE 89.63 111.48 103.79 108.33 100.66 86.11 600

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CONCLUSION

Luego de realizar un anlisis exhaustivo del tema, podemos inferir que a medida que

transcurre el tiempo y se incrementa con l la oferta y demanda automotriz, elnumero de victimas fatales a causa de los accidentes de transito, tambin aumenta.Esto se comprob gracias a la utilizacin del modelo Series De Tiempo

proporcionado por la Estadstica.Teniendo en cuenta tambin las estaciones del ao, as como los meses y periodosvacacionales, en general, hay una tendencia a un mayor numero de victimas durantediciembre, enero, febrero y julio, siendo estos los meses que los habitantes de la

provincia del Chaco se encuentran en periodos de recreacin, incrementndose conesto la circulacin de vehculos, tanto en rutas como en ciudad.En base a los cinco aos observados, podemos obtener un pronostico estimado parael ao 2008 y 2009 en particular, siendo esto los datos obtenidos de cada bimestre:

AO BIMESTRES Y est.I 26.56II 26.79

2008 III 27.02IV 27.25V 27.48VI 27.71I 27.94II 28.17

2009 III 28.40IV 28.63V 28.86VI 29.09

Estas estimaciones descriptas anteriormente, son a fin de pronosticar la evolucin denuestra variable analizada a lo largo de este trabajo, del cual podemos apreciar el

progresivo y vertiginoso incremento del numero de victimas fatales para eltranscurso de los prximos periodos anuales.

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ANEXOS

1- Informe publicado por el Diario La Nacin(Viernes 20 de abril de 2007)

Los accidentes de trnsito, principal causa de muerte

Cada da pierden la vida unos 1000 jvenes de entre 15 y 19 aos en el mundo, segnun informe de la Organizacin Mundial de la Salud (OMS)

La principal causa de muerte de jvenes de entre 15 y 19 aos no es el SIDA, ni elcncer, ni cualquier otra enfermedad, sino los accidentes de trnsito. Esa es la

conclusin de un informe de la Organizacin Mundial de la Salud publicado en laSemana Mundial sobre la Seguridad Vial.

"Los accidentes de trnsito matan en el mundo a 1,2 millones de personas cada ao, y400 mil son jvenes menores de 25 aos" dijo a BBC Mundo el doctor Etienne Krug,Director del Departamento de Prevencin de Heridas y Violencia de la OMS.

"Cada da mueren prematuramente en accidentes viales unos 1000 jvenes alrededor delmundo", seala el doctor Krug. "Es como decir que dos o tres escuelas llenas de niosdesaparecen cada da, lo que es un problema muy grave", afirma.

Hombres y peatones. El informe encontr que la mayora de las vctimas son hombresjvenes y nios, que tienen tres veces ms probabilidades de morir en estos accidentesque las mujeres o nias de esa edad. "Hasta ahora no ha habido excepciones en loshorrores de los accidentes viales en el mundo", dice el informe titulado "Los Jvenes yla Seguridad Vial".

"Las tasas ms altas -90%- de las muertes ocurren en los pases ms pobres,principalmente en frica y Medio Oriente, y despus Amrica Latina y Asia", sealaEtienne Krug.

Entre los jvenes que manejan el riesgo de accidentes se debe a beber alcohol, manejardemasiado rpido o inexperiencia de condiciones complejas de trnsito. O incluso, seexponen deliberadamente a riesgos al conducir porque se ven sometidos a la presin delos amigos.

Costo. Adems de las prdidas humanas, el costo econmico de los accidentes viales esenorme. Se calcula que en pases de bajos y medianos ingresos se pierden entreUS$65.000 millones y US$100.000 millones cada ao.

"Creemos que los pases en vas de desarrollo pierden cada ao en accidentes viales lamisma cantidad de dinero que la que reciben en ayuda para el desarrollo", dice Etienne

Krug. Pero los pases de altos ingresos tampoco estn exentos de la enorme cargaeconmica de los accidentes viales.

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Prevencin. Segn la OMS hay cinco medidas que si son implementadas a nivelmundial, podemos salvar cientos de miles de vidas cada ao. stas son: el uso decinturones de seguridad, uso de cascos de ciclistas y motociclistas, control de lavelocidad y del consumo de alcohol y visibilidad de los peatones.

Tambin es necesario un mayor fortalecimiento de las leyes contra los conductoresque beben alcohol. Pero quizs lo ms importante, afirma la OMS, son las campaasde educacin para cambiar las actitudes de los usuarios jvenes de carreteras ycaminos.

2- ACCIDENTES DE TRANSITO

Ms muertes y menos conciencia; una triste conclusin que busca la

reaccin positiva de la comunidadFecha Publicacin: Jueves, 06 de Noviembre de 2008

La frecuencia de accidentes de trnsito que causan lesiones o muertes creci el 50 porciento en los ltimos nueve aos en nuestro pas, mientras que los siniestros con daosmateriales aumentaron casi el 7 por ciento en el mismo perodo.Adems, uno de cada cinco autos registra como mnimo un siniestro por ao. Estosdatos y otros igualmente importantes sobre seguridad vial se dieron a conocer en laPrimera Conferencia Nacional de Seguros 2008, organizada das atrs en la ciudad deBuenos Aires por el Comit Asegurador Argentino.Lamentablemente, das atrs, cuando en un accidente de trnsito en pleno Barrio Norte

perdieron la vida tres jvenes y dos ms resultaron heridos, otra vez este tema volvi aocupar la atencin de la opinin pblica y a recordarnos a todos que si bien se sancionla ley de trnsito en marzo de este ao,an no ha sido reglamentada, ytampoco se ha logrado la adhesin deninguna provincia.Ahora bien, como se dijo en elencuentro ya mencionado, para re-vertir las altas tasas de mortalidad enaccidentes de trnsito primero hay quedespertar a la sociedad y generarle

conciencia de que hay un problema queresolver. Es evidente que ello no haocurrido todava.Segn la Asociacin Argentina deCompaas de Seguros (Aacs), sobre la

base de los ltimos datos de la Superintendencia de Seguros de la Nacin (SSN)disponibles a julio de 2007 y de informacin propia, en la Argentina ocurren 608siniestros de trnsito con daos a personas por da, 25 por hora, y hay un lesionado cada2,3 minutos.El anlisis por regiones muestra que en la ciudad de Buenos Aires se pas de 25.132casos a 43.008 tambin en los ltimos nueve aos; en la provincia de Buenos Aires, se

trep de 53.405 a 94.008, y en el resto del pas el crecimiento fue an mayor, ya que lacifra subi de 40.546 a 84.914.

No slo ocurren ms siniestros de trnsito sino que tambin resultan mucho ms graves;un estudio elaborado por la asociacin civil Alpi, con largusima trayectoria en el

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tratamiento y rehabilitacin de personas con discapacidades, estima que los accidentesviales originan 15.000 nuevos discapacitados por ao. Segn el estudio, por cadamuerte en un accidente de trnsito, dos personas quedan con secuelas graves, que no les

permiten continuar con su vida laboral y social, en tanto cuatro sufren secuelasmoderadas.

El problema de los accidentes de trnsito es de una gravedad tal que no se justifica lafalta de conciencia y de reaccin de nuestra comunidad. En casos como ste, el ejemplode lo que ocurre en otras partes del mundo puede, efectivamente, ayudarnos areflexionar.As, en Espaa, que tena un ndice de mortalidad muy alto por esta misma razn, selogr una drstica reduccin de la cantidad de vctimas en accidentes de trnsitocentrndose en el cambio de comportamiento de los conductores. Se fue ms all de losspot publicitarios y se logr que el problema se convirtiera en una realidad tangible paratodos los miembros de esa comunidad.Los elementos fundamentales de este cambio radicaron en mejorar la seguridad vial conla aplicacin de un registro nico de conductores por puntos, un registro nico de

vehculos, un sistema de sancin eficaz, una polica de trnsito prestigiosa y estadsticasfiables de accidentes.Hoy, de acuerdo con datos oficiales del gobierno espaol, los accidentes de trnsitocayeron notablemente desde la aplicacin del nuevo programa de seguridad vial, y secalcula que en los ltimos cinco aos se salv la vida de 4.507 personas.Como ya hemos sealado repetidamente, existe una gran contradiccin entre losargentinos: por un lado, la preocupacin por este tema ocupa un lugar importante entodo sondeo de opinin pblica; sin embargo, por otro lado, hay un grado tan alto deincumplimiento de las leyes de trnsito que ya podra hablarse de enfermedad social.Por supuesto que la responsabilidad prioritaria es del Estado, pero aun ante la existenciade una ley, que debe ser reglamentada, es indispensable contar con una ciudadana quecomprenda su sentido y est dispuesta a acatarla. La madurez de una sociedad sedemuestra tambin en la capacidad de obrar por decisin propia y no por imposicinexterna.

(Comentario editorial de La Nacin, del 4 de noviembre)

3- El 28% de las vctimas fatales de los accidentes de trnsito son jvenesMircoles 29 de Octubre de 2008

La asociacin Luchemos por la Vida le pidi al Gobierno porteo que incremente lasclases de educacin vial y exigi sanciones ms severas a quienes conduzcan bajo losefectos del alcohol.

Los jvenes de entre 19 y 29 aos constituyen el 28% de las vctimas mortalesproducto de accidentes viales ocurridos en Capital Federal, revel hoy la asociacincivil Luchemos por la Vida.

Adems, la agrupacin sostuvo que este tipo de vctimas protagoniza siniestros por"lacombinacin de inexperiencia e inestabilidad emocional".

Luchemos por la Vida reiter su reclamo al Gobierno porteo para que los docentes deCapital Federal incrementen las clases relacionadas con la "educacin vial", con el finde que "nios y jvenes sean concientes de los riesgos del sistema del trnsito y de

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sus responsabilidades como peatones y conductores".

Insisti tambin en que "la autoridad policial debe controlar y sancionar severamente,de una vez por todas, la conduccin bajn efectos del alcohol, a excesiva velocidad y lascorridas de carreras en la va pblica".

Por ltimo, consider que "los padres deben ser concientes de la vulnerabilidad de sushijos inmaduros y restringirles el uso del auto, especialmente para salir durante lanoche y en compaa de amigos", al estimar que los jvenes "son muyinfluenciables por el grupo de pares".

Fuente: DyN

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