En este documento, analizamos las razones de riesgo de varios estimadores de contracción utilizando una función de pérdida equilibrada. El estimador de James-Stein es uno de un grupo de estimadores de contracción que se ha propuesto en la literatura existente. Para estos estimadores, se han establecido criterios suficientes para la minimaxidad, y se ha derivado la minimaxidad del estimador de James-Stein. Demostramos que la minimaxidad del estimador de James-Stein sigue siendo válida incluso cuando el espacio de parámetros tiene dimensión infinita. Se muestra que la versión de parte positiva del estimador de James-Stein es sustancialmente superior al estimador de James-Stein, y abordamos el comportamiento asintótico de sus razones de riesgo con respecto al estimador de máxima verosimilitud (MLE) cuando las dimensiones del espacio de parámetros son infinitas. Finalmente, se lleva a cabo un estudio de simulación para verificar la evaluación del rendimiento de los estimadores considerados.