UNNE Universidad Nacional del Nordeste Facultad de Ciencias Económicas Cátedra de Estadística I
Trabajo Grupal: Series de Tiempo VICTIMAS FATALES DE ACCIDENTES DE TRANSITO (PERIODO 2003 – 2007)
Profesores: - Lic. Nolte, Enrique - Cr. Romero Azas, Julio Luis Integrantes: • Ayala, Pedro • Gomez, Andrea • Pastinante, Silvina • Villalba, Cinthia • Wucherer, Patricia
LU nº 35512 LU nº 32401 LU nº 37158 LU nº 37135 LU nº 37038
- 2008 -
Índice • • • -
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Introducción ………………………………………………… Pág.. 3 Objetivos ………………………………………………… … Pág. 4 Marco Teórico: Serie de tiempo (concepto – nociones básicas) ……………… Pág. 5 Modelo Clásico de serie de tiempo …………………………Pág. 5y6 Análisis de tendencias ……………………………………….Pág. 6 Medición de variaciones estacionales ……………………….. Pág. 7 Aplicación de ajustes estacionales ……………………………Pág. 7 Pronósticos basados en factores de tendencia y estacionales … Pág. 8 Pronósticos cíclicos e indicadores económicos ……………… Pág. 9 Pronósticos basados en promedios móviles …………………. Pág. 9 La suavización exponencial como método de pronostico …… Pág. 9 Otros métodos de pronósticos con suavización ……………Pág. 10 Desarrollo Practico Cuadro de tendencias …………………………………Pág. 11,12y13 Gráficos …………………………………………………Pág. 14y15 Matriz de Estacionalidad ……………………………………..Pág. 16 Matriz de Porcentajes Medios ……………………………….Pág. 16 Concusión …………………………………………………….Pág. 17 Anexo ………………………………………………Pág. 18,19,20,21 Bibliografía …………………………………………………Pág. 22
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INTRODUCCION La era de la comunicación, el elevado progreso de la tecnología y las facilidades de financiamiento, son los elementos que generan en la sociedad la necesidad de ser parte de este nuevo mundo tan diversificado y evolucionado como se ha demostrado gracias a las múltiples posibilidades de investigación de su desarrollo y avance continuo. El transcurso del siglo XX fue el comienzo de una enorme contribución para mejorar con proyectos de innovación tecnológica la calidad de vida de la humanidad, dando lugar con esto el auge de los automotores, donde se enfatizo con ello la competencia entre las grandes empresas automotrices proporcionando como resultado un abanico de posibilidades, desde los autos más económico hasta los más costosos y sofisticado, ajustándose a los distintos estratos sociales. La demanda aumenta y se ve acompañada de un aumento del parque automotor, sin las obras de infraestructuras y señalizaciones necesarias, de forma que reduzcan el impacto de esta gran masa de automotores en la sociedad. Las facilidades y el otorgamiento de créditos con unos pocos requisitos, son determinantes en la adquisición de automóviles, acompañado del escaso sistema de control, siendo en primer lugar la falta de un mayor numero de inspectores, cuya función es velar porque se cumplan las reglas de tránsito. Sin embargo, a veces algunos no son muy honestos y a menudo cobran determinadas sumas de dinero y dejan pasar las infracciones, conformando esto un flagelo enorme para la sociedad y uno de los causante de las víctimas fatales. En segundo lugar, el fácil acceso al registro de conducir, otorgado este casi sin precedente alguno de determinado examen exhaustivo de las condiciones tanto físicas como psíquicas del futuro conductor. Además de estas falencias en nuestra sociedad es por sobre todas las causantes de las catástrofes automovilísticas la irresponsabilidad, imprudencia y negligencia del conglomerado social. Este problema es de tal magnitud que genera pánico en el tránsito, y dando como resultado nuestra variable de estudio básicamente, enfocada en el análisis de las “VICTIMAS FATALES DE ACCIDENTES DE TRANSITO” en la provincia del Chaco (periodo 2003-2007) que a medida que transcurre el tiempo van aumentando vertiginosamente, siendo esta evolución desmedida y preocupante, la base de nuestro estudio.
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OBJETIVOS En base a la información recopilada acerca de la variable victimas fatales de accidentes de transito en la provincia del Chaco, tenemos, como principal objetivo estadístico, observar, analizar y estudiar la tendencia y evolución respecto al elevado numero de victimas, registrado durante el periodo 2003 a 2007. Como objetivos particulares, pretendemos que, en base a las herramientas brindadas por la Estadística, podamos conocer con mayor precisión las fluctuaciones que sufre nuestra variable mencionada anteriormente. Al mismo tiempo, apuntamos a tener un manejo más dinámico y profundo del tema asignado aleatoriamente por la cátedra en el presente trabajo.
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MARCO TEORICO Modelo clásico de series de tiempo Una serie de tiempo es un conjunto de valores observados durante una serie de periodos temporales secuencialmente ordenada. Se representa gráficamente por medio de una grafica de líneas sobre cuyo eje horizontal se representan los periodos, y en cuyo eje vertical se representan los valores de la serie de tiempo. El análisis de series de tiempo es el procedimiento por el cual se identifican y aíslan los factores relacionados con el tiempo que influye en los valores observados en la serie de tiempo. Una vez identificados, estos factores pueden contribuir a la interpretación de valores históricos de series de tiempo y a pronosticar valores futuros de series de tiempo. El método clásico para el análisis de series de tiempo identifica cuatro componentes: 1- Tendencia (T): movimiento general a largo plazo de los valores de la serie de tiempo (Y) sobre un extenso periodo de años. 2- Fluctuaciones cíclicas €: movimientos ascendentes y descendentes recurrentes respecto de la tendencia con una duración de varios años. 3- Variaciones estacionales €: movimientos ascendentes y descendentes respecto de la tendencia que se consuman en el término de un año y se repitan anualmente. Suelen identificarse con base en datos mensuales o trimestrales. 4- Variaciones irregulares (I): variaciones erráticas respecto de la tendencia que no pueden atribuirse a las influencias cíclicas o estacionales. El modelo en que se apoya el análisis clásico de series de tiempo se basa en el supuesto de que, para cualquier periodo designado en la serie de tiempo, el valor de la variable esta determinado por los cuatro componentes anteriormente definidos y de que, además, los componentes tienen una relación multiplicativa, donde Y representa el valor de la serie de tiempo observado. Y=TxCxExI Series De Tiempo
Ejemplos - Precios de un artículo - Tasas de desempleo
1. Series económicas:
- Tasa de inflación - Índice de precios, etc. - Meteorología - Cantidad de agua caída
2. Series Físicas:
- Temperatura máxima diaria - Velocidad del viento (energía eólica) 5
- Energía solar, etc.
3. Geofísica:
- Series sismologías - Tasas de crecimiento de la población
4. Series demográficas:
- Tasa de natalidad, mortalidad - Resultados de censos poblacionales
5. Series de marketing:
- Series de demanda, gastos, ofertas
6. Series de telecomunicación: - Análisis de señales 7. Series de transporte:
- Series de tráfico
Análisis de tendencias Se ocupa de la dirección a largo plazo del movimiento en las series de tiempo, generalmente se realiza sobre la base de datos anuales. Habitualmente deben emplearse datos correspondientes a al menos 15 o 20 años, a fin de que movimientos cíclicos con una duración de varios años no se consideren como indicativos de la tendencia global de los valores de la serie de tiempo. El método de los mínimos cuadrados es la base de uso mas frecuente para la identificación del componente de tendencia de las series de tiempo, por medio de la determinación de la ecuación para la línea de tendencia con el mejor ajuste. Conviene señalar que, una línea de tendencia no es una línea de regresión, puesto que la variable dependiente Y no es una variable aleatoria, sino una serie de valores históricos; solo puede haber un valor histórico para un periodo dado, y es probable que los valores asociados con periodos contiguos sean dependientes, no independientes. Cuando un incremento o decremento a largo plazo parecen seguir una tendencia lineal, la ecuación para los valores de la línea de tendencia, en la que X representa el año, es: Yt b representa el punto de intersección de la línea de tendencia con el eje Y b1 pendiente de la línea de tendencia X el valor de la serie de tiempo observado Las formulas para determinar los valores b y b1, la ecuación de tendencia lineal son: Formula nº2
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En el caso de tendencias no lineales, los dos tipos de curvas de tendencia de uso mas frecuente son la curva de tendencia exponencial y la curva de tendencia parabólica. Una curva de tendencia exponencial común refleja una tasa constante de crecimiento durante un periodo de años. La curva exponencial debe su nombre al hecho de que la variable independiente X es el exponente de b1 en la ecuación general: Formula nº3 b = valor de Y en el año 0 b1= tasa de crecimiento De la obtención del logaritmo de ambos lados resulta la ecuación de tendencia lineal logarítmica: Formula nº4 La ventaja de la transformación a logaritmos es que la ecuación lineal para el análisis de tendencias puede aplicarse a los logaritmos de los valores cuando la serie de tiempo sigue una curva exponencial. Los valores logarítmicos pronosticados de Y pueden reconvertirse después a las unidades de medida originales mediante la obtención del antilogaritmo de los valores.
Medición de variaciones estacionales La influencia del componente estacional sobre los valores de series de tiempo se identifica determinando el número índice estacional asociado con cada mes o trimestre del año. La media aritmética de los 12 números índice mensuales (o de los cuatro índices trimestrales) es 100. El procedimiento de uso mas frecuente para determinar números índice estacionales es el método del cociente del promedio móvil. Lo primero en determinarse es el cociente de cada valor mensual en relación con el promedio móvil centrado en ese mes. Puesto que un promedio móvil basado en datos mensuales (o trimestrales) de un año entero promediaría las fluctuaciones estacionales e irregulares, más no las influencias de tendencia y cíclicas a largo plazo, el cociente de un valor mensual en relación con un promedio móvil puede representarse simbólicamente como: Formula nº5 El segundo paso es promediar el componente irregular. Esto se realiza por lo general enlistando los diversos cocientes aplicables al mismo mes de varios años, eliminando los valores mas alto y mas bajo y calculando la media de los cocientes restantes. La media resultante se llama media modificada, a causa de la eliminación de los dos valores extremos. 7
El ultimo paso es ajustar los cocientes medios modificados con un factor de corrección tal que la suma de los 12 cocientes mensuales sea 1200 (o de 400 en el caso de cuatro cocientes trimestrales). Aplicación de ajustes estacionales Una aplicación frecuente de índices estacionales es la de ajustar datos de serie de tiempo observados para eliminar la influencia del componente estacional en ellos; se llaman datos con ajuste estacional. Los ajustes estacionales son particularmente pertinentes cuando se desea comparar datos de diferentes meses para determinar si ha tenido lugar un incremento (o decremento) en relación con las expectativas estacionales. Los valores de serie de tiempo mensuales (o trimestrales) observados se ajustan respecto de la influencia estacional dividiendo cada valor entre el índice mensual (o trimestral) de ese mes. El resultado se multiplica luego por 100 para mantener la posición decimal de los datos originales. El proceso de ajuste de datos en relación con la influencia de variaciones estacionales puede representarse como: Formula nº6
Pronósticos basados en factores de tendencia y estacionales La ecuación de tendencia lineal constituye un punto de partida para pronósticos a largo plazo de valores anuales. Sin embargo, una consideración particularmente importante en los pronósticos a largo plazo es el componente cíclico de las series de tiempo. No existe un método estándar para pronosticar el componente cíclico con base únicamente en valores históricos de series de tiempo, aunque ciertos indicadores económicos con útiles para prever puntos de cambio de ciclo. Para pronósticos a corto plazo, un método posible es desestacionalizar el valor observado mas reciente y multiplicarlo después por el índice estacional del periodo de pronóstico. Se parte del supuesto de que la única diferencia entre los 2 periodos será la atribuible a la influencia estacional. Otro método consiste emplear el valor de tendencia proyectado como base del pronóstico y ajustarlo después respecto del componente estacional. Cuando la ecuación de la línea de tendencia se basa en valores anuales, primero se debe “reducir” la ecuación para expresarla en términos de meses (o trimestres). Una ecuación de tendencia basada en datos anuales se modifica de la siguiente manera para obtener valores mensuales proyectados: Formula nº7
8
Una ecuación de tendencia basada en datos anuales se modifica de la siguiente manera para obtener valores trimestrales proyectados: Formula nº8 La base de las modificaciones anteriores no es evidente si se pasa por alto el hecho de que los valores de tendencia no se asocian con puntos temporales, sino con periodos. Es a causa de esta consideración que deben reducirse los tres elementos de la ecuación de tendencia anual (b , b1 y X) Pronósticos, ciclos e indicadores económicos Los pronósticos basados en los componentes de tendencia y estacional de una serie de tiempo son apenas el punto de partida de los pronósticos económicos. La primera razón de ello es la necesidad de considerar el probable efecto del componente cíclico durante el periodo de pronóstico, mientras que la segunda es la importancia de identificar los factores causales específicos que han influido en las variables de series de tiempo. En lo que se refiere a pronósticos de corto plazo, suele suponerse que el efecto del componente cíclico es el mismo que se ha incluido en los valores recientes de la serie de tiempo. Sin embargo, cuando se trata de periodos más prolongados, o incluso de periodos cortos en épocas de inestabilidad económica, es importante identificar los puntos de cambio de ciclo de la economía nacional. Por supuesto que las variaciones cíclicas asociadas con un producto en particular puede coincidir o no con el ciclo económico general. Pronósticos basados en promedios móviles El promedio móvil 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, la nueva observación reemplaza a la antigua en la serie de n valores como base para determinar el nuevo promedio, lo que explica el motivo de que se le llame promedio móvil. El promedio móvil puede servir para pronosticar los valores de datos del siguiente periodo de una serie de tiempo, pero no los de datos de periodos más distantes a futuro. Es por lo tanto un método adecuado de pronostico cuando en los datos no esta presente la influencia de una tendencia, cíclica o estacional, situación por demás improbable. Así, este procedimiento sirve sencillamente para promediar el componente irregular de los datos mas recientes de una serie de tiempo. La suavización exponencial como método de pronóstico La suavización exponencial es un método de pronóstico basado también en el uso de promedios móviles, los que sin embargo son promedios móviles ponderados, no promedios en los que se ponderan por igual los valores de datos precedentes. La base de ponderación es exponencial porque se concede la mayor ponderación al valor correspondiente al periodo inmediatamente anterior al periodo de pronóstico y las ponderaciones decrecen exponencialmente para los valores de datos de periodos 9
anteriores. Existen varios tipos de modelos de suavización exponencial. El método que presentamos aquí es el llamado suavización exponencial simple. El siguiente modelo algebraico sirve para representar la determinación de ponderaciones exponencialmente decrecientes. Formula nº10
Por lo general se usa un procedimiento simplificado, para el que se requiere de un pronostico “semilla” inicial pero no de la determinación de ponderaciones. La formula para la determinación del pronóstico por medio del método simplificado de suavización exponencial es: Formula º11
Dado que para determinar un pronóstico para el siguiente periodo debe disponerse del valor mas reciente de la serie de tiempo, la suavización exponencial simple solo puede usarse para pronosticar el valor para el periodo siguiente en la serie de tiempo, no para varios periodos futuros. Cuanto más cerca de 1 se fije el valor de la constante de suavización, tanto mas dependerá el pronóstico de los resultados más recientes. Otros métodos de pronóstico con suavización Mientras que el promedio móvil es adecuado como base de pronóstico únicamente cuando la influencia irregular provoca variaciones en los valores de una serie de tiempo, la suavización exponencial simple es adecuada únicamente cuando las influencias cíclicas e irregulares son los principales efectos sobre los valores observados. Con ambos métodos solo puede obtenerse un pronóstico para el siguiente periodo en la serie de tiempo, no para periodos futuros más distantes. Métodos de suavización as complejos incorporan mas influencias y permiten obtener pronósticos para varios periodos futuros. • suavización exponencial lineal • suavización exponencial de Holt • suavización exponencial de Winter Modelos autoregresivos integrados y de promedio móvil
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DESARROLLO PRACTICO Análisis del registro de victimas fatales de accidentes de transito en Chaco (Periodo 2003 – 2007)
AÑOS BIMESTRES I II 2003 III IV V VI I II 2004 III IV V VI I II 2005 III IV V VI I II 2006 III IV V VI I II 2007 III IV V VI
∑
t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
Y 14 24 18 23 21 24 17 25 29 15 25 21 21 20 22 27 23 13 24 24 23 33 19 20 28 36 27 26 27 20
465
689
Prom. Móvil de Orden 3
Prom. Móvil de Orden 5
18,67 21,67 20,67 22,67 20,67 22 23,67 23 23 20,33 22,33 20,67 21 23 24 21 20 20,33 23,67 26,67 25 24 22,33 28 30,33 29,67 26,67 24,33
20 22 20,6 22 23,2 22 22,2 23 22,2 20,4 21,8 22,2 22,6 21 21,8 22,2 21,4 23,4 24,6 23,8 24,6 27,2 26 27,4 28,8 27,2
tY 14 48 54 92 105 144 119 200 261 150 275 252 273 280 330 432 391 234 456 480 483 726 437 480 700 936 729 728 783 600
t² 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144 169 196 225 256 289 324 361 400 441 484 529 576 625 676 729 784 841 900
11192
9455
Y est. 19,66 19,89 20,12 20,35 20,58 20,81 21,01 21,27 21,5 21,73 21,96 22,19 22,42 22,65 22,88 23,11 23,34 23,57 23,8 24,03 24,26 24,49 24,72 24,95 25,18 25,41 25,64 25,87 26,1 26,33
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Serie sin tendencias AÑOS
2003
2004
2005
2006
2007
BIMESTRES I II III IV V VI I II III IV V VI I II III IV V VI I II III IV V VI I II III IV V VI
Y 14 24 18 23 21 24 17 25 29 15 25 21 21 20 22 27 23 13 24 24 23 33 19 20 28 36 27 26 27 20
Y est. 19,66 19,89 20,12 20,35 20,58 20,81 21,01 21,27 21,5 21,73 21,96 22,19 22,42 22,65 22,88 23,11 23,34 23,57 23,8 24,03 24,26 24,49 24,72 24,95 25,18 25,41 25,64 25,87 26,1 26,33
Valores sin tendencia 71,21 120,66 89,46 113,02 102,04 115,33 80,8 117,54 134,88 69,03 113,84 94,64 93,66 88,3 96,15 116,83 98,54 55,15 100,84 99,87 94,81 134,75 76,86 80,16 111,2 141,68 105,3 100,5 103,45 75,96
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∑ y ∑t - ∑t ∑ y a= n ∑ t − (∑ t ) i
2 i
i
2 i
i
ti
2
i
b=
n ∑ t i y i - ∑ t i ∑ yi n ∑ ti2 − ( ∑ ti )
2
a = (689 * 9455) – (465 * 11192) = (30 * 9455) – (465)² a = 6514495 – 5204280 = 283650 – 216225 a = 1310215 = 19.43 67425
b = (30 * 11192) – (465 * 689) 67425 b = 335760 – 320385 67425 b = 15375 = 0.23 67425 Yˆ = 19.43 + 0.23t
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Graficos
Accidentes de Transito
40 35
y = 0,228x + 19,432
30 25 20 15 10 5
I II III IV V VI I II III IV V VI I II III IV V VI I II III IV V VI I II III IV V VI
0 2003
2004
2005
2006
2007
Bimestres
Promedios Movil de Orden 3
25 20 15 10
y = 0,2396x + 19,717
5 0 I II III IV V VI I II III IV V VI I II III IV V VI I II III IV V VI I II III IV
unidades
35 30
2003
2004
2005
2006
2007
bimestres
14
35 30 25 20 15 10 5 0
y = 0,2453x + 19,903
I II III IV V VI I II III IV V VI I II III IV V VI I II III IV V VI I II III IV
unidades
Promedio Movil de Orden 3
2003
2004
2005
2006
2007
bimestres
15
Matriz de Estacionalidad Bim / Año 2003 2004 2005 2006 2007
I
II
III
IV
V
VI
Y
14 17 21 24 28
24 25 20 24 36
18 29 22 23 27
23 15 27 33 26
21 25 23 19 27
24 21 13 20 20
20.67 22 21 23.83 27.33
Matriz de Porcentajes Medios Bim / Año 2003 2004 2005 2006 2007 IE
I
II
III
IV
V
VI
∑
67.73 77.27 100 100.71 102.45 89.63
116.11 113.64 95.24 100.71 131.72 111.48
87.08 131.82 104.76 96.52 98.79 103.79
111.27 68.18 128.57 138.48 95.13 108.33
101.60 113.64 109.52 79.73 98.79 100.66
116.11 95.45 61.90 83.93 73.18 86.11
600 600 600 600 600 600
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CONCLUSION Luego de realizar un análisis exhaustivo del tema, podemos inferir que a medida que transcurre el tiempo y se incrementa con él la oferta y demanda automotriz, el numero de victimas fatales a causa de los accidentes de transito, también aumenta. Esto se comprobó gracias a la utilización del modelo Series De Tiempo proporcionado por la Estadística. Teniendo en cuenta también las estaciones del año, así como los meses y periodos vacacionales, en general, hay una tendencia a un mayor numero de victimas durante diciembre, enero, febrero y julio, siendo estos los meses que los habitantes de la provincia del Chaco se encuentran en periodos de recreación, incrementándose con esto la circulación de vehículos, tanto en rutas como en ciudad. En base a los cinco años observados, podemos obtener un pronostico estimado para el año 2008 y 2009 en particular, siendo esto los datos obtenidos de cada bimestre: AÑO 2008
2009
BIMESTRES I II III IV V VI I II III IV V VI
Y est. 26.56 26.79 27.02 27.25 27.48 27.71 27.94 28.17 28.40 28.63 28.86 29.09
Estas estimaciones descriptas anteriormente, son a fin de pronosticar la evolución de nuestra variable analizada a lo largo de este trabajo, del cual podemos apreciar el progresivo y vertiginoso incremento del numero de victimas fatales para el transcurso de los próximos periodos anuales.
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ANEXOS •
1- Informe publicado por el Diario “La Nación”( Viernes 20 de abril de 2007)
Los accidentes de tránsito, principal causa de muerte Cada día pierden la vida unos 1000 jóvenes de entre 15 y 19 años en el mundo, según un informe de la Organización Mundial de la Salud (OMS) La principal causa de muerte de jóvenes de entre 15 y 19 años no es el SIDA, ni el cáncer, ni cualquier otra enfermedad, sino los accidentes de tránsito. Esa es la conclusión de un informe de la Organización Mundial de la Salud publicado en la Semana Mundial sobre la Seguridad Vial. "Los accidentes de tránsito matan en el mundo a 1,2 millones de personas cada año, y 400 mil son jóvenes menores de 25 años" dijo a BBC Mundo el doctor Etienne Krug, Director del Departamento de Prevención de Heridas y Violencia de la OMS. "Cada día mueren prematuramente en accidentes viales unos 1000 jóvenes alrededor del mundo", señala el doctor Krug. "Es como decir que dos o tres escuelas llenas de niños desaparecen cada día, lo que es un problema muy grave", afirma. Hombres y peatones. El informe encontró que la mayoría de las víctimas son hombres jóvenes y niños, que tienen tres veces más probabilidades de morir en estos accidentes que las mujeres o niñas de esa edad. "Hasta ahora no ha habido excepciones en los horrores de los accidentes viales en el mundo", dice el informe titulado "Los Jóvenes y la Seguridad Vial". "Las tasas más altas -90%- de las muertes ocurren en los países más pobres, principalmente en África y Medio Oriente, y después América Latina y Asia", señala Etienne Krug. Entre los jóvenes que manejan el riesgo de accidentes se debe a beber alcohol, manejar demasiado rápido o inexperiencia de condiciones complejas de tránsito. O incluso, se exponen deliberadamente a riesgos al conducir porque se ven sometidos a la presión de los amigos. Costo. Además de las pérdidas humanas, el costo económico de los accidentes viales es enorme. Se calcula que en países de bajos y medianos ingresos se pierden entre US$65.000 millones y US$100.000 millones cada año. "Creemos que los países en vías de desarrollo pierden cada año en accidentes viales la misma cantidad de dinero que la que reciben en ayuda para el desarrollo", dice Etienne Krug. Pero los países de altos ingresos tampoco están exentos de la enorme carga económica de los accidentes viales.
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Prevención. Según la OMS hay cinco medidas que si son implementadas a nivel mundial, podemos salvar cientos de miles de vidas cada año. Éstas son: el uso de cinturones de seguridad, uso de cascos de ciclistas y motociclistas, control de la velocidad y del consumo de alcohol y visibilidad de los peatones. También es necesario un mayor fortalecimiento de las leyes contra los conductores que beben alcohol. Pero quizás lo más importante, afirma la OMS, son las campañas de educación para cambiar las actitudes de los usuarios jóvenes de carreteras y caminos.
2- ACCIDENTES DE TRANSITO
Más muertes y menos conciencia; una triste conclusión que busca la reacción positiva de la comunidad Fecha Publicación: Jueves, 06 de Noviembre de 2008
La frecuencia de accidentes de tránsito que causan lesiones o muertes creció el 50 por ciento en los últimos nueve años en nuestro país, mientras que los siniestros con daños materiales aumentaron casi el 7 por ciento en el mismo período. Además, uno de cada cinco autos registra como mínimo un siniestro por año. Estos datos y otros igualmente importantes sobre seguridad vial se dieron a conocer en la Primera Conferencia Nacional de Seguros 2008, organizada días atrás en la ciudad de Buenos Aires por el Comité Asegurador Argentino. Lamentablemente, días atrás, cuando en un accidente de tránsito en pleno Barrio Norte perdieron la vida tres jóvenes y dos más resultaron heridos, otra vez este tema volvió a ocupar la atención de la opinión pública y a recordarnos a todos que si bien se sancionó la ley de tránsito en marzo de este año, aún no ha sido reglamentada, y tampoco se ha logrado la adhesión de ninguna provincia. Ahora bien, como se dijo en el encuentro ya mencionado, para revertir las altas tasas de mortalidad en accidentes de tránsito “primero hay que despertar a la sociedad y generarle conciencia de que hay un problema que resolver”. Es evidente que ello no ha ocurrido todavía. Según la Asociación Argentina de Compañías de Seguros (Aacs), sobre la base de los últimos datos de la Superintendencia de Seguros de la Nación (SSN) disponibles a julio de 2007 y de información propia, en la Argentina ocurren 608 siniestros de tránsito con daños a personas por día, 25 por hora, y hay un lesionado cada 2,3 minutos. El análisis por regiones muestra que en la ciudad de Buenos Aires se pasó de 25.132 casos a 43.008 también en los últimos nueve años; en la provincia de Buenos Aires, se trepó de 53.405 a 94.008, y en el resto del país el crecimiento fue aún mayor, ya que la cifra subió de 40.546 a 84.914. No sólo ocurren más siniestros de tránsito sino que también resultan mucho más graves; un estudio elaborado por la asociación civil Alpi, con larguísima trayectoria en el 19
tratamiento y rehabilitación de personas con discapacidades, estima que los accidentes viales originan 15.000 nuevos discapacitados por año. Según el estudio, “por cada muerte en un accidente de tránsito, dos personas quedan con secuelas graves, que no les permiten continuar con su vida laboral y social, en tanto cuatro sufren secuelas moderadas”. El problema de los accidentes de tránsito es de una gravedad tal que no se justifica la falta de conciencia y de reacción de nuestra comunidad. En casos como éste, el ejemplo de lo que ocurre en otras partes del mundo puede, efectivamente, ayudarnos a reflexionar. Así, en España, que tenía un índice de mortalidad muy alto por esta misma razón, se logró una drástica reducción de la cantidad de víctimas en accidentes de tránsito centrándose en el cambio de comportamiento de los conductores. Se fue más allá de los spot publicitarios y se logró que el problema se convirtiera en una realidad tangible para todos los miembros de esa comunidad. Los elementos fundamentales de este cambio radicaron en mejorar la seguridad vial con la aplicación de un registro único de conductores por puntos, un registro único de vehículos, un sistema de sanción eficaz, una policía de tránsito prestigiosa y estadísticas fiables de accidentes. Hoy, de acuerdo con datos oficiales del gobierno español, los accidentes de tránsito cayeron notablemente desde la aplicación del nuevo programa de seguridad vial, y se calcula que en los últimos cinco años se salvó la vida de 4.507 personas. Como ya hemos señalado repetidamente, existe una gran contradicción entre los argentinos: por un lado, la preocupación por este tema ocupa un lugar importante en todo sondeo de opinión pública; sin embargo, por otro lado, hay un grado tan alto de incumplimiento de las leyes de tránsito que ya podría hablarse de “enfermedad social”. Por supuesto que la responsabilidad prioritaria es del Estado, pero aun ante la existencia de una ley, que debe ser reglamentada, es indispensable contar con una ciudadanía que comprenda su sentido y esté dispuesta a acatarla. La madurez de una sociedad se demuestra también en la capacidad de obrar por decisión propia y no por imposición externa. (Comentario editorial de “La Nación”, del 4 de noviembre) 3- El 28% de las víctimas fatales de los accidentes de tránsito son jóvenes Miércoles 29 de Octubre de 2008
La asociación Luchemos por la Vida le pidió al Gobierno porteño que incremente las clases de educación vial y exigió sanciones más severas a quienes conduzcan bajo los efectos del alcohol. Los jóvenes de entre 19 y 29 años constituyen el 28% de las víctimas mortales producto de accidentes viales ocurridos en Capital Federal, reveló hoy la asociación civil Luchemos por la Vida. Además, la agrupación sostuvo que este tipo de víctimas protagoniza siniestros por "la combinación de inexperiencia e inestabilidad emocional". Luchemos por la Vida reiteró su reclamo al Gobierno porteño para que los docentes de Capital Federal incrementen las clases relacionadas con la "educación vial", con el fin de que "niños y jóvenes sean concientes de los riesgos del sistema del tránsito y de 20
sus responsabilidades como peatones y conductores". Insistió también en que "la autoridad policial debe controlar y sancionar severamente, de una vez por todas, la conducción bajón efectos del alcohol, a excesiva velocidad y las corridas de carreras en la vía pública". Por último, consideró que "los padres deben ser concientes de la vulnerabilidad de sus hijos inmaduros y restringirles el uso del auto, especialmente para salir durante la noche y en compañía de amigos", al estimar que los jóvenes "son muy influenciables por el grupo de pares". Fuente: DyN
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