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Cuantificación de Daños

Modelos econométricos rigurosos para calcular lucro cesante, daño emergente y pérdida de chance con la solidez metodológica que resiste el escrutinio judicial.

Tiempo típico

2-4 semanas según complejidad

Quién ejecuta

Socios directamente (PhD + MSc)

El problema

Necesita cuantificar el monto de daños en un litigio. La contraparte disputará cualquier número que presente. El tribunal espera una metodología sólida, no especulaciones.

El desafío es construir un escenario contrafactual creíble: ¿qué habría pasado si el hecho dañoso no hubiera ocurrido? Esto requiere modelos estadísticos que controlen por otros factores, series de tiempo para proyectar tendencias, y análisis de sensibilidad para mostrar robustez.

Nuestra aproximación

Construimos modelos econométricos que permiten estimar el escenario contrafactual con rigor. Utilizamos técnicas como difference-in-differences, synthetic control, series de tiempo y simulación de Montecarlo según las características del caso.

Cada modelo incluye análisis de sensibilidad a supuestos alternativos, intervalos de confianza, y documentación completa de la metodología para que pueda ser replicada y defendida.

Entregables típicos

Lo que recibe al finalizar el proyecto

Informe de cuantificación (50-100 páginas)

Modelo en código reproducible (R/Python)

Análisis de sensibilidad documentado

Defensa oral ante tribunal si se requiere

Casos de aplicación

Incumplimientos contractuales Casos de libre competencia (carteles, abuso de posición dominante) Responsabilidad civil extracontractual Expropiaciones y valoración de activos Disputas de propiedad intelectual Lucro cesante por paralización Daño reputacional cuantificable

Técnicas de cuantificación

1

Difference-in-Differences

Comparación antes/después con grupo de control para aislar el efecto causal.

2

Synthetic Control

Construcción de contrafactual sintético cuando no hay grupo de control natural.

3

Series de Tiempo

Proyección de tendencias históricas para estimar escenario sin daño.

4

Simulación Montecarlo

Distribución de probabilidad del daño cuando hay incertidumbre en parámetros.

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