Применение параболического сплайна для анализа распределения населения по доходам
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
Целью исследования является эмпирическая проверка гипотезы о возможности использования логнормальной функции в качестве адекватной модели распределения населения по доходам. В качестве основного инструментального средства исследования используется метод сплайн-функций. Значения свободных параметров параболического сплайна определялись из решения задачи о минимизации интегральной гладкости функции распределения при выполнении условия о ее монотонном возрастании. В качестве информационной базы исследования использовались статистические данные о распределении заработной платы работников организаций РФ в 2019 г. Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант № 19-010-000921).Целью исследования является эмпирическая проверка гипотезы о возможности использования логнормальной функции в качестве адекватной модели распределения населения по доходам. В качестве основного инструментального средства исследования используется метод сплайн-функций. Значения свободных параметров параболического сплайна определялись из решения задачи о минимизации интегральной гладкости функции распределения при выполнении условия о ее монотонном возрастании. В качестве информационной базы исследования использовались статистические данные о распределении заработной платы работников организаций РФ в 2019 г. Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант № 19-010-000921).
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
Айвазян С.А. Анализ качества и образа жизни населения (эконометрический подход). — М.: Наука. 2012. — C. 402.
Лившиц В.Н. Бедность и неравенство денежных доходов населения в России и за рубежом: системный анализ некоторых важных фрагментов проблемы. — М.: Институт экономики РАН, 2017. — C. 292.
Стиглиц Дж. Цена неравенства. Чем расслоение общества грозит нашему будущему. Перевод с англ. — М.: ЭКСМО, 2015. — С. 512.
Шевяков А.Ю., Кирута А.Я. Неравенство, экономический рост и демография: неисследованные взаимосвязи. — М.: Ин-т соц.-эконом. проблем народонаселения РАН. М-студия, 2009. — С. 192.
Колмаков И.Б. Метод и модели прогнозирования показателей дифференциации денежных доходов населения. — М.: Институт микроэкономики, 2004. — С. 168.
Abdalla I. M., Hassan M. Y. Maximum likelihood estimation of Lorenz curves using alternative parametric model. Metodoloski Zvezki, 1(1), 2004. — Pp. 109-118.
Chang A.C., Li P., Martin S.M. Comparing cross-country estimates of Lorenz curves using a Dirichlet distribution across estimators and datasets. Journal of Applied Econometrics. 2018. — Pp. 473-478. — [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1002/jae.2595 (дата обращения: 01.10.2019).
Chotikapanich, D., Griffiths, W. E. Averaging Lorenz curves. Journal of Economic Inequality, 2005. — 3(1). — Pp. 1-19.
Методологические положения по статистике. Методика расчета показателей распределения и дифференциации по уровню доходов населения. Федеральная служба государственной статистики. — [Электронный ресурс]. URL: https://www.gks.ru/bgd/free/b99_10/isswww.exe/stg/d000/i000150r.htm (дата обращения: 01.10.2019).
Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. — М.: Издательство «Юнити», 1998. — С. 1022.
Золотухина Л.А., Тихоненко Д.В., Фридман Г.М. Исследование зависимостей между показателями дифференциации населения по доходам //Финансы и бизнес — 2015. — 3. — Стр. 39-54.
Орлов А.И. Публикации за полвека (1970-2019): Комментарии к списку научных и методических трудов. Изд. 3, испр. и доп. — М.: Институт высоких статистических технологий и эконометрики МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2020. — С. 501.
Сведения о распределении численности работников по размерам заработной платы за апрель 2019 года (статистический бюллетень). Федеральная служба государственной статистики (РОССТАТ), Главный межрегиональный центр (ГМЦ), 2019. — [Электронный ресурс]. URL: https://gks.ru/compendium/document/13268 (дата обращения: 01.10.2019).
Стечкин С.Б., Субботин Ю.Н. Сплайны в вычислительной математике. — М.: Наука, 1976. — C. 248.
Иванилов Ю.П., Лебедев В.В. Применение сплайнов для сглаживания динамических рядов // Сообщения по прикладной математике. — М.: ВЦ АН СССР, 1990. — С. 48