貧困、人口和污染是二十一世紀(jì)人類面臨的三大問(wèn)題,而貧困問(wèn)題是其中最尖銳的問(wèn)題,仍然困擾著大多數(shù)發(fā)展中國(guó)家甚至一些發(fā)達(dá)國(guó)家。改革開放三十多年,中國(guó)取得舉世矚目的經(jīng)濟(jì)成就,但貧困問(wèn)題依然很嚴(yán)峻。對(duì)貧困問(wèn)題的研究有助于讓人們了解貧困產(chǎn)生原因、機(jī)制和動(dòng)態(tài),而研究貧困的首要工作是進(jìn)行貧困指標(biāo)測(cè)度,但是目前大多數(shù)國(guó)家和地區(qū)缺乏反映貧困的普查數(shù)據(jù),而通過(guò)抽樣調(diào)查等其它手段獲取相關(guān)數(shù)據(jù)難度極大,因此數(shù)據(jù)缺失成為貧困指標(biāo)測(cè)度的瓶頸。本文采用小域估計(jì)方法能夠解決數(shù)據(jù)不足時(shí)的貧困指標(biāo)測(cè)度問(wèn)題。本文跟蹤小域估計(jì)理論的最新研究成果,并將其用于數(shù)據(jù)不足、缺失甚至沒有數(shù)據(jù)條件下的貧困指標(biāo)測(cè)度。具體實(shí)證研究中,以中國(guó)貧困問(wèn)題為研究對(duì)象,以阿馬蒂亞·森的經(jīng)典貧困理論為基礎(chǔ),結(jié)合FGT模型,運(yùn)用小域估計(jì)方法估計(jì)非線性小域總體的貧困指標(biāo)。為進(jìn)一步對(duì)小域估計(jì)的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),本文利用蒙特卡羅模擬和自舉法計(jì)算了估計(jì)值的均方誤差,并將其應(yīng)用于中國(guó)貧困指標(biāo)的隨機(jī)模擬分析。借助模擬分析方法,貧困指標(biāo)經(jīng)驗(yàn)最優(yōu)預(yù)測(cè)值在有偏性和均方誤差方面表現(xiàn)良好。通過(guò)實(shí)證分析與模擬實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的方法,本文得出如下的結(jié)論：(1)利用小域估計(jì)量和由“模擬”人口普查得到的輔助估計(jì)量可以減小貧困缺口的均方誤差;(2)采用經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法來(lái)估計(jì)小域里的貧困指標(biāo),采用自舉的方法來(lái)獲取均方誤差的信值,結(jié)論顯示經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法要優(yōu)于直接估計(jì)和ELL方法；(3)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法是一種基于設(shè)計(jì)和模型的方法,可被用于估計(jì)各種小域的數(shù)值(如貧困缺口).但經(jīng)驗(yàn)貝葉斯很大程度上依賴干模型有效性,所以模型檢驗(yàn)和選擇尤為重要。本文的創(chuàng)新性工作主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：1.研究了在數(shù)據(jù)很少、數(shù)據(jù)不全甚至沒有數(shù)據(jù)情況下的貧困測(cè)度問(wèn)題,運(yùn)用小域估計(jì)對(duì)貧困指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度。2.在沒有普查數(shù)據(jù)的情況下,運(yùn)用小域估計(jì)的方法,結(jié)合蒙特卡洛模擬實(shí)驗(yàn)和參數(shù)自舉模擬作為輔助方法能夠得到更加穩(wěn)健的估計(jì)量。對(duì)貧困指標(biāo)測(cè)度進(jìn)行了改進(jìn),使得貧困指標(biāo)測(cè)度更加準(zhǔn)確,測(cè)量的誤差范圍更小3.運(yùn)用小域估計(jì)方法對(duì)貧困指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度,可以節(jié)省大量的人力物力,所以使得動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)貧困問(wèn)題成為可能。
【學(xué)位單位】：天津財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：F126
【部分圖文】：

并且通過(guò)模擬研究它的有偏性。??５．?３．１基于模型的模擬實(shí)驗(yàn)??一個(gè)簡(jiǎn)單的蒙特卡洛模擬流程圖見圖５．?２：??設(shè)定巧量＜?Ｉ?Ｉ生成隨機(jī)?估計(jì)參叛和?Ｉ巧定循環(huán)到Ａ析參數(shù)巧計(jì)??Ｈ觀測(cè)值．．：一葡計(jì)量？‘?Ｉ—彼數(shù)Ｎ．?值和參數(shù)估計(jì)???１?Ｉ???１?Ｉ?１?１?＾?１?值‘??＇?＇?Ｉ????１未達(dá)到Ｎ．．’??圖５．?２蒙特卡洛模擬過(guò)程示意圖??對(duì)上文提到的小域ＦＧＴ貧困度量的ＥＢＰｓ的研究，可Ｗ用一個(gè)基于模型的模擬研巧來(lái)??進(jìn)行，在ＦＧＴ貧困度量中，ａ?＝?０時(shí)，代表貧困發(fā)生率，ａ?＝?ｌ時(shí)，代表貧困缺口。針對(duì)這??－點(diǎn)，我們模擬樣本容量為７Ｖ?＝?１０，０００的總體，由公二８０個(gè)域組成，在每一個(gè)域ｃ／?＝?ｌ，．．．，Ｚ）??中，包含Ｗｄ＝２５０個(gè)元素。把兩個(gè)虛擬變量Ｙ，?ｅ化１｝，化１｝，例如：義，＝〇時(shí)，代表??農(nóng)村：又，＝１巧代表城市，Ｘ，卻時(shí)，代表東部，義３＝１時(shí)，代表西部。加上截矩項(xiàng)作為輔??劫變量，從模型（５．１）生成關(guān)于總體單位的響應(yīng)變量總體單元的這兩個(gè)虛擬變量的??取道從伯努利分布生成．而伯努利分布的成功概率隨乂，的域指數(shù)和針對(duì)；的常數(shù)增加。??更具體地說(shuō)

值偏差分別為：巧巧Ｆｗ），巧護(hù)Ｗ）－巧Ｆｗ）和巧護(hù)ｉ門－Ｗ。，連同相應(yīng)的均方誤??差巧巧－＆Ｃ／）２，巧片Ｗ?－＆Ｊ２和巧片。戶－＆，）２均可由化惟得出。??圖５．?２中ａ和ｂ相應(yīng)濕示出當(dāng)ａ?＝?１時(shí)的偏差和均方誤差。圖５．?３中顯示傳統(tǒng)最佳估??．?計(jì)值包含最小絕對(duì)偏塞，緊隨其后的是ＥＬＬ方法和直接估計(jì)值法，但是相比較對(duì)應(yīng)的均方??誤差（圍５．４），這王個(gè)估計(jì)值都是可ＬＸ忽略的。由此，估計(jì)值的均方誤差完全極決于預(yù)估??的模型方差，正如在巧．８）所提到的那樣。很顯然，表國(guó)５．４顯示傳統(tǒng)最佳估計(jì)值要大??大優(yōu)于Ｅ化和直接估計(jì)值法。同時(shí)我們也應(yīng)看到，ＥＬＬ估計(jì)值比直接估計(jì)值的效率要低，??也就是說(shuō)ＥＬＬ方法的預(yù)估誤差方差要更大一些。當(dāng)ａ?＝?０時(shí)的貧困發(fā)生率與本姐數(shù)據(jù)相當(dāng)，??故不重復(fù)。??我們回過(guò)頭來(lái)再看均方誤差估計(jì)值，在第５．３．２節(jié)提到的參數(shù)自舉程序由化＝５００）得??Ｗ加強(qiáng)，它的結(jié)論當(dāng)ａ二１時(shí)，在圖５．?３中有詳盡描述。蒙特卡洛的模擬數(shù)值由１＝５００得來(lái)，??？?而蒙特卡洛的均方誤差則是由１＝５００００獨(dú)立運(yùn)算而來(lái)。圖

?８０??圖５．?５真實(shí)均方誤差與Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ均方誤差比較??圖５．５橫軸依然代表域，縱軸代表貧困缺口的均方誤差（ＭＳＲ．Ｐｏｖｅパｙｇａｐｘｌ日０００）。??圖５．?５中給出的是Ｂ＝５００的情況下，毎個(gè)對(duì)巧的域ｄ的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯貧困缺口估計(jì)植當(dāng)ａ?＝１??時(shí)的真實(shí)均方誤差（Ｘ１００００）和用自舉法（ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）得別的均方巧差。從固中可１＾；看??到，兩種方法得到的巧方誤差在模擬過(guò)程中都隨著抽樣的大小呈現(xiàn)遞減的趨巧，從坡動(dòng)的??幅度看，似乎用自舉法（?ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）得出的均方誤差要比真實(shí)的巧方誤差波動(dòng)更小，但??統(tǒng)計(jì)推斷表明兩者并無(wú)盈著的差距。??扣??
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本文編號(hào)：2879825