Florenz Plassmann

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Does the right to Carry Concealed Handguns Deter
Countable Crime? Only a Count Analysis Can Say

• Florenz Plassmann
• T. Nicolaus Tideman
• Damaris Flores Ortiz
• David Magallón Fragoso

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Pregunta

• La aprobación de leyes que permiten la portación
  de armas de fuego influye en el número de
  crímenes (de distintos tipos) cometidos en un
  espacio geográfico determinado (condado) en un
  año específico?

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• Existe un doble efecto en el hecho de poder
  portar armas
• Se bajan los costos de defensa de las víctimas
  potenciales, lo cual se traduce como un
  incremento en el costo de atacar o cometer un
  crimen
• La presencia de un arma en cualquier situación
  puede ocasionar que la acción termine en un
  crimen.
• Cómo medir estos efectos, que pueden anularse?..
  Los efectos dependen de la magnitud

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Problemas de estimación(estudios previos)

• Lott y Mustard Los condados son muy heterogéneos
  dentro de un Estado, por lo que es difícil la
  agregación para resultados a este último nivel,
  por lo tanto ellos usaron datos locales. Sus
  resultados derivados por OLS sugieren que el
  derecho a portar armas ha contribuido a reducir
  la mayoría de las tasas de criminalidad.
• Bartley y Cohen demuestran que las estimaciones
  de Lott y Mustard sobre el efecto en la tasa de
  asesinatos se debe a su decisión de incluir la
  tasa de arrestos como una proxy para la
  eficiencia policial dentro de las variables
  independientes.
• Black y Nagin usan OLS específicos para cada
  estado para eliminar el efecto de agregación.
  Pocos de sus coeficientes son significativamente
  distintos de 0.

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(Críticas)

• Tasa de arrestos arrestos / crímenes
• No incluyen las observaciones en las que el
  número de crímenes es 0 en un año/condado 40 de
  éstas. (Bartley y Cohen)

Uso de Mínimos
Cuadrados Ponderados
Problema las tasas de
criminalidad pueden ser menores a 0!!!
No hay confiabilidad en
crímenes con pocas ocurrencias
Usar modelo de DATOS DE CONTEO

• El uso de una sola variable dummy para capturar
  el efecto de las leyes produce estimaciones poco
  confiables. Esto se debe a que asume que el
  efecto es igual para todos los estados y que es
  constante en el tiempo. (Black y Nagin)
• La crítica principal es la exclusión de todas las
  observaciones en las cuales el número de crímenes
  es 0.

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(No Transcript)
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Planteamiento (qué hacen los autores?)

• Toman una distribución Poisson (esta distribución
  multivariante puede ser usada para modelar
  experiencias descritas a través de datos de
  conteo multivariante en las que las variables
  están relacionadas entre sí con correlaciones
  positivas y/o negativas) para explicar el número
  de crímenes en un tiempo determinado. La
  probabilidad depende de dos variables especificas
  para cada año y condado, además del resto de las
  variables independientes generales.
• El parámetro es una v.a. que se distribuye
  log-normal.

a intersección ß coeficiente de la
variable dummy (se adopta o no la ley de
portación de armas
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(No Transcript)
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Estimación

• Para el análisis de conteo se usa una estimación
  de Máxima Verosimilitud con distribución Poisson.
  Esto hace que las estimaciones sean consistentes.
• Usan la base de datos de Lott y Mustard que
  incluye información para 3054 condados de los
  Estados Unidos para los años 1977 a 1992.
• Utilizan (casi) los mismos datos del estudio
  anterior, modificando a ln algunas variables que
  miden la heterogeneidad de los condados y
  eliminan la tasa de arrestos como proxy de
  eficiencia policial (debido a los crímenes 0)

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(No Transcript)
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Modelo Básico

• µct número de asesinatos, violaciones y robos
  en el condado c en el año t
• POPct población del condado c en el año t
• RTCDct dummy, representa la existencia de leyes
  que permiten la portación de armas
• Xct vector de variables independientes
• YDt es el coeficiente de la dummy del t-ésimo
  año
• CDc es el coeficiente de la dummy del c-ésimo
  condado
• a ordenada al origen

Modelo con Heterogeneidad Estatal

• as ordenada al origen, usan una distinta para
  cada estado.
• ?s Coeficiente del vector de variables
  independientes diferenciado por estado
  (sindica que el coeficiente es un estado
  específico)

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Modelo Intertemporal Geográfico
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Conclusiones

• Usan un modelo Poisson log-normal para analizar
  las variaciones intertemporales y geográficas en
  los efectos que tienen las leyes de portación de
  armas sobre los asesinatos, las violaciones y los
  robos.
• Para la mayoría de los 10 estados que han
  adoptado dichas leyes entre 1977 y 1992, se
  encuentran resultados significativos en la
  disminución de los crímenes.
• Pero, en algunos estados y para algunos crímenes
  hay aumentos significativos. (Mississippi)
• La adopción de las leyes produce resultados
  ambiguos sobre su efecto si hay riesgo de
  aprobar estas leyes.