The forecast of imprisonment rates as stochastic process: A time series analysis with data from Spain
DOI:
https://doi.org/10.30827/rec.4.33223Keywords:
Imprisonment rates,, ARIMA, forecast, Time series analysisAbstract
Forecasting in a legitimate function in Criminology. There is a long tradition in the forecast of imprisonment rates. In this paper I review the most recent forecasts published in Spain, and I propose to understand these rates as stochastic processes, in contrast with previous studies in Spain. The evolution of the 1971-2020 rates is modeled with an univariant ARIMA approach. This approach is quantitative and objective, allowing precise projections. A number of forecasts for the years 2021-2023 are presented, some of which use the previous ARIMA models, as well as simple exponential and Holt-Winters smoothing techniques. A key point is to offer forecasts as parsimonious as possible, in line with the observation that simple models sometimes outperform more sophisticated ones based in many equations. At the same time, I discuss the use of forecasts as those presented in this paper. At the present moment, quantitative forecasts are not expected to prove correct, but they are expected to be useful as an aid to experts who can use relevant information not included in the models. I am confident that advances in the knowledge of correlates and maybe causes of the evolution of imprisonment rates will allow for more sophisticate and useful models in the future. Limitations of this approach are discussed, as those derived from the inherent technical difficulties of times series analysis.
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