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PhD in Economics at UT Austin | Applied Micro | 🇵🇪 https://nitter.cf/t.co/m17p7ifvTE

Joined April 2011
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Couldn't be more deserved, and from an organization from which you've given and received so much! So lucky and so proud to be a witness!
I’m truly honored to receive the PhD Dissertation Award. APPAM has been an intellectual home since my first conference as a grad student. Grateful to my committee, coauthors, and everyone who supported this work along the way. Thank you, APPAM!
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Hola @rburhum, leí el informe. Sobre 1. ¿Por qué te parece problemático? Tu mismo reconoces que zonas rurales son distintas. El test solo demuestra que el voto de mesas 900k (e.g. comunidades campesinas) es distinto al resto del distrito (~más urbanas). ¿No crees que es cierto?
Replying to @jsudaka
De nuevo Jonathan, la discusión se puede mantener de forma alturada, sobre todo en un contexto tan polarizado. Un par de puntos: 1) Si, ya sabemos que el voto rural es distinto al urbano. Eso es recontra obvio. Pero el documento del investigador (que todavía necesita un peer review con paciencia y sin sesgos) enseña un Wilcoxon signed-rank test demasiado problemático. 2) En el ejemplo de tu hilo todavía estas enseñando cifras que no están desglosadas de tal manera que no se pueden comparar con los resultados agregados de lo que pasó en esta elección, entonces estamos comparando cosas distintas. Saludos
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Felicitaciones por el trabajo @gmarquezp_ . He hecho algo similar para la 2da vuelta de 2011-2021 y te pongo un par de comentarios que me parece influyen en tus conclusiones. Te dejo el link a mi paper en las respuestas.
🤔 ¿López Aliaga pudo haber ganado la elección si ponía más personeros? Auditamos las 26,659 actas STAE de Lima Metropolitana + Callao mesa por mesa, contando qué partido tuvo OBSERVADOR EN LA MESA, y los datos revelan algo brutal: un personero RLA en una mesa SUMA +0.76 puntos porcentuales a su votación (controlando por distrito, p<0.0001). Multiplicado por las mesas donde NO tuvo personero, son hasta ~28,800 votos adicionales que dejó sobre la mesa — del orden del margen entre el #2 y el #3 nacional. 😬 Acá va el ranking de despliegue de personeros en Lima/Callao 👇 🔵 RENOVACIÓN POPULAR / RLA → 8,589 personeros · 32% de mesas 🟣 ALIANZA PARA EL PROGRESO / Acuña → 3,604 · 13.5% ⚫ PODEMOS / Luna → 1,960 · 7.4% 🟠 FUERZA POPULAR / Keiko → 1,499 · 5.6% 🟢 JUNTOS POR EL PERÚ / Sánchez → 419 · 1.6% RLA tiene 🔵 20× más personeros que JPP y 5.7× más que FP. En Lima/Callao, donde se decide el #2, la red de RLA es 10× la de los otros candidatos del bloque. Esto no es "tener fans en Twitter" — es organización electoral real, pies en el piso. 📊 De los ~28,800 votos potenciales: ~13,700 ya los capturó (en las 8,589 mesas donde sí tuvo personero). Los otros ~15,100 los dejó ir por no completar la cobertura. En una elección con margen tan estrecho, eso es la diferencia entre liderar el #2 cómodo y pelearlo voto a voto. 🎭 Anécdota: hace unas semanas Keiko le ofreció "prestarle personeros" a RLA. Los datos dicen que el préstamo debería ser al revés. 🟠 → 🔵 sería el flujo lógico: si pasamos a 2da vuelta y FP no se profesionaliza ya mismo, Keiko entra a la final con la red más débil del top 3 — peor incluso que la de Acuña. 🤡 El bonus tragicómico: APP, Podemos y Somos Perú desplegaron 6,872 personeros combinados y NO mueven la aguja en ningún distrito (p > 0.10 en los tres). 🟣 ⚫ son personeros de papel: están en el acta, no producen votos diferenciales. Acuña gastó organización para nada estadísticamente medible. 🟢 JPP tiene un efecto borderline (+0.17pp, p=0.049). Sánchez tampoco tiene la maquinaria para aprovechar la presencia donde la pone — la red está demasiado dispersa. 💡 La moraleja: en una elección con margen estrecho, el partido que invierte en personeros bien entrenados gana al margen. RLA lo hizo en Lima/Callao y por eso lidera el #2. Pero pudo ser MÁS — y esa diferencia define si entra cómodo a la 2da vuelta o pelea hasta el último cómputo. PD: 52% de mesas en Lima/Callao no tuvieron NINGÚN personero. Vigilancia electoral ciega en más de la mitad de las mesas. 🫥
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Empezaría por 1 y mirar si cambian mucho tus resultados. Estaré atento!
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Buen trabajo Matías! Agrego un par de comentarios a lo que dijo @SakiBigio : 1. Sobre la no linealidad, también tendría en cuenta que las mesas que abren antes de las 7am probablemente no tengan efecto distinto que las que abren a las 7am. Ver por ejemplo datos del 2016 (8am):
Replying to @mati_faure
Volvamos a los datos disponibles. ¿Qué observamos respecto a las tasas de ausentismo? En ambos casos —tanto a nivel de Lima como considerando solo los 9 distritos seleccionados— se observa un aumento de 0.79 pp en el ausentismo por cada hora de demora.
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2. La composición de mesas cambia según el horario de apertura y pueden tener diferentes ausentismos base, lo cual podría sesgar el estimado. Por ejemplo, en 2016 esos 9 también abrían más tarde en mayor proporción y presentaban ausentismo entre las que abrían a tiempo.
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Si esos distritos suelen tener más ausentismo en general, la pendiente estaría sobreestimada. Lo contrario si suelen tener menos. En general, me inclino a pensar que el margen de error es alto como para sacar conclusiones pero tu estimado nos da luces sobre la magnitud.
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Agregaría que se está dando por sentado que un organismo electoral actualice en tiempo real y suba actas digitalizadas para que todos puedan verificar y monitorear. ONPE lo viene haciendo hace varias elecciones. No es así en todos lados.
Sé que es profundamente impopular decirlo en este momento, pero hay capacidad técnica y profesional en los organismos electorales. Esto incluye a ONPE. No quiero minimizar la gravedad de lo ocurrido ni negar la necesidad de investigaciones, sino (1-4)
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En las elecciones 2011, 2016, 2021, también existen actas con primer dígito 9. No es algo nuevo de esta elección. Parece que suelen ser locales más alejados o a veces otros criterios. ¿Quizás no sean tan comparables con el resto del distrito? Tu mismo mencionas que son rurales.
📊 Mesas fuera de rango (900k) bajo análisis Identificamos 4,359 mesas con numeración fuera del rango estándar. En estas mesas: • SP alcanza 41.7% • En sus mismos distritos: 28.6% 📉 Diferencia significativa respecto al comportamiento local Además: • 1 mesa = 1 centro (no comparten patrón con otras mesas) • 484 distritos involucrados ⚠️ No es una conclusión, pero sí un patrón que requiere revisión técnica 🔗 primeinstitute.com/onpe/mesa… #OnpeBotóTuVoto #EleccionesPerú2026
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Hola, tengo algunas dudas: 1. ¿Por qué están considerando como votos perdidos la SUMA de congreso y senado? La misma cantidad vota por presidente. 2. El voto por senado/diputados tiene menos votos válidos, por lo que aproximar presidente con esos sobreestima votos extra.
Cruzamos los votos de 60,177 mesas entre Presidente, Senado y Congreso. Los mismos ~200 electores, el mismo día, las mismas 3 cédulas. Lo que encontramos no tiene explicación legítima.
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Me parece que podrían ver si efectivamente ese es el patrón de flujo de votos y entender mejor si eso es lo que puede explicar.
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Horas de instalación en las elecciones del 2011-2021📔📈 Como muchos, he estado recibiendo con grata sorpresa no solo el interés por análisis electoral, si no el aumento en la calidad del mismo. Acá un pequeño adelante de información según las actas de las elecciones 2011-2021
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@psecadae, alguna vez lo conversamos. El efecto se limita al rol del personero en la mesa, no a otros ámbitos. Igual creo que queda corto para lo que esperarías de su influencia. ¿Cómo afecta decenas de votos un personero influyente en mesa? Esto se acerca a un voto en promedio.
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Sobre el análisis a nivel escuela y no distrito: principalmente lo digo para proyecciones de votos. Para ausentismo complementa, pero el nivel distrito también importa porque parte de las demoras afectaron a todo el local.
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