本文關(guān)鍵詞：中國居民收入分布函數(shù)的選擇及不平等程度的估算

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【摘要】：改革開放以來,我國經(jīng)濟呈現(xiàn)出突飛猛進的增長,國民生產(chǎn)總值從1978年的3600億人民幣上升到2015年的11萬億人民幣。然而,隨著經(jīng)濟的高速增長,我國城市和農(nóng)村的收入差距也呈現(xiàn)出了逐漸擴大的趨勢,收入的不平等程度越來越嚴重,兩極分化的情況也日趨凸顯。收入的不平等是其它的不平等的基礎(chǔ)和根源,不平等的存在也是導致很多經(jīng)濟、社會、政治問題的根本原因,收入分配極不公平的國家,經(jīng)常缺乏國家凝聚力,因此,收入分配不公平、不平等日漸成為中國在發(fā)展進程中急需解決的問題。若要合理的、有效的解決這些問題,則必須首先對收入的不平等有正確的、充分的認識。對于收入不平等的研究,國內(nèi)學者對收入分配的不平等的分解以及點估計計算研究的比較多,而對收入分布的具體的參數(shù)形式以及區(qū)間估計的研究相對比較少。文章基于中國家庭營養(yǎng)與健康調(diào)查(CHNS)的多年的微觀調(diào)查數(shù)據(jù),對我國農(nóng)村及城鎮(zhèn)的收入分布的動態(tài)變化、參數(shù)形式收入分布函數(shù)的選擇及我國基尼系數(shù)的區(qū)間估計進行了一些研究。本文的創(chuàng)新之處在于,本文基于個體微觀調(diào)查數(shù)據(jù),利用極大似然估計的方法對分布函數(shù)的參數(shù)進行了估計,并且對基尼系數(shù)做統(tǒng)計推斷的最小二乘方法(0LS)、刀切法以及Davidson方法進行蒙特卡羅模擬比較,基于此,對我國的基尼系數(shù)做出了區(qū)間估計。然而本文也有一些不足的地方,如當分布函數(shù)的估計參數(shù)過多(廣義貝塔Ⅱ分布為四個參數(shù)的分布函數(shù))時,若初始值選取的不合適,容易造成估計結(jié)果的不精確。文章首先對基尼系數(shù)的相關(guān)性質(zhì)給出了介紹,包括基尼系數(shù)與福利函數(shù)的關(guān)系,基尼系數(shù)與洛倫茲曲線的關(guān)系,基于離散型數(shù)據(jù)和連續(xù)型分布函數(shù)的基尼系數(shù)的計算方法,以及常見的基尼系數(shù)的統(tǒng)計推斷方法(刀切法、最小二乘回歸(OLS)方法,Davidson方法)。之后,文章基于中國家庭營養(yǎng)與健康調(diào)查(CHNS)數(shù)據(jù)分別對農(nóng)村和城鎮(zhèn)的調(diào)查數(shù)據(jù)進行了描述性的統(tǒng)計分析,并運用非參數(shù)核密度估計的方法,對我國1989年到2011年收入分布曲線的動態(tài)變化進行了描繪。然后文章探討了適合我國的收入分布函數(shù)。在收入分布函數(shù)的選擇上,由于收入數(shù)據(jù)的不同,大部分分布函數(shù)也都具有不穩(wěn)定性,故文章選取常用來擬合收入分布的單參數(shù)指數(shù)分布、兩個參數(shù)的對數(shù)正態(tài)分布、威布爾分布、伽馬分布,以及三個參數(shù)的布爾(burr)分布、貝塔Ⅱ分布,和四個參數(shù)的廣義貝塔Ⅱ分布進行擬合,并選取誤差平方和(SSE)來判別擬合效果的差異。結(jié)果顯示,無論是農(nóng)村還是城鎮(zhèn),兩個參數(shù)當中伽馬分布要明顯優(yōu)于其他兩參數(shù)的分布,三個參數(shù)的布爾分布優(yōu)于三個參數(shù)貝塔Ⅱ分布和任何兩個參數(shù)的分布,四個參數(shù)的廣義貝塔Ⅱ分布優(yōu)于布爾分布,因此,運用廣義貝塔Ⅱ分布來擬合我國的收入分布情況更加合適,而三個參數(shù)貝塔Ⅱ分布表現(xiàn)出比較差的結(jié)果,所以并沒有出現(xiàn)多參數(shù)的分布函數(shù)一定會比參數(shù)少的分布函數(shù)擬合效果會更好的結(jié)論。另外,文章對運用擬合之后的廣義貝塔Ⅱ分布計算的基尼系數(shù)與運用離散型的協(xié)方差方法計算的基尼系數(shù)進行了比較,發(fā)現(xiàn)其結(jié)果并沒有很大的差異,進一步說明運用廣義貝塔Ⅱ分布來衡量我國的收入分布函數(shù)是合適的,文章并對運用收入分布函數(shù)研究我國收入不平等的問題的意義做了簡要的概述。接下來,文章對基尼系數(shù)的統(tǒng)計推斷及區(qū)間估計進行了研究。在基尼系數(shù)點估計上,其估計值與真實值或多或少的有一些差異,為了衡量這種差異,文章對計算基尼系數(shù)的偏差的刀切法、最小二乘回歸(OLS)方法以及Davidson方法進行了蒙特卡羅模擬,模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)運用隨機抽樣的刀切法所得出的標準差及均方誤差(MSE)最小,但是計算過程非常復雜和繁瑣,需要花費大量的運行時間,而當基尼系數(shù)較小時,運用Davidson方法進行計算所得出的標準差和均方誤差明顯優(yōu)于OLS的方法,但當基尼系數(shù)增加時,其計算結(jié)果卻大打折扣。最后,文章依然基于CHNS的微觀調(diào)查數(shù)據(jù),分別運用刀切法、最小二乘回歸法和Davidson方法計算出了我國農(nóng)村和城鎮(zhèn)的基尼系數(shù)的標準差,以及95%置信度的我國基尼系數(shù)的置信區(qū)間�？傮w而言,本文基于中國家庭營養(yǎng)與健康調(diào)查的數(shù)據(jù),首先分析我國1989年到2011年收入分布函數(shù)的動態(tài)特征,然后采用個體數(shù)據(jù)的極大似然估計的方法對我國收入分布函數(shù)進行了擬合,最后對我國基尼系數(shù)做了區(qū)間估計。
【關(guān)鍵詞】：收入分布函數(shù) 基尼系數(shù) 極大似然估計 區(qū)間估計
【學位授予單位】：西南財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F124.7
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1. 引言10-14
• 1.1 選題背景及研究意義10-11
• 1.2 文章的創(chuàng)新與不足11-12
• 1.3 文章結(jié)構(gòu)12-14
• 2. 文獻綜述14-24
• 2.1 具體分布形式的收入分布擬合方法14-19
• 2.1.1 帕累托(Pareto)分布14-15
• 2.1.2 對數(shù)正態(tài)(Log-normal)分布15-17
• 2.1.3 伽馬(Gamma)分布17
• 2.1.4 布爾(Burr)分布17-18
• 2.1.5 威布爾(Weibul)分布18
• 2.1.6 貝塔(Beta)分布函數(shù)族18-19
• 2.1.7 指數(shù)分布19
• 2.2 非參數(shù)形式的收入分布擬合方法19-21
• 2.3 基尼系數(shù)的點估計與區(qū)間估計21-22
• 2.4 小結(jié)22-24
• 3. 基尼系數(shù)24-34
• 3.1 基尼系數(shù)與福利函數(shù)24-25
• 3.2 基尼系數(shù)與洛倫茲曲線25-27
• 3.3 基尼系數(shù)的計算27-30
• 3.3.1 幾何法28
• 3.3.2 協(xié)方差法28-29
• 3.3.3 基尼平均差法29
• 3.3.4 矩陣法29-30
• 3.4 基尼系數(shù)的統(tǒng)計推斷30-34
• 3.4.1 刀切法與自助法30-32
• 3.4.2 OLS方法32-33
• 3.4.3 Davidson方法33-34
• 4. 實證分析34-43
• 4.1 數(shù)據(jù)來源34-35
• 4.2 樣本的描述性統(tǒng)計35-37
• 4.3 我國城鄉(xiāng)居民收入分布的動態(tài)變化37-43
• 4.3.1 非參數(shù)核密度估計37-39
• 4.3.2 農(nóng)村居民家庭收入分布的動態(tài)變化39-43
• 5. 基于極大似然估計參數(shù)分布的選擇43-52
• 5.1 擬合優(yōu)度檢驗43-45
• 5.2 收入分布函數(shù)的估計45-50
• 5.3 連續(xù)型收入分布函數(shù)的應(yīng)用50-52
• 6. 基尼系數(shù)的區(qū)間估計52-59
• 6.1 數(shù)值模擬52-56
• 6.2 基尼系數(shù)區(qū)間估計56-59
• 7. 主要研究結(jié)論與展望59-62
• 7.1 主要結(jié)論59-60
• 7.2 研究展望60-62
• 參考文獻62-66
• 致謝66

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本文編號：763750