Методы и модели прогнозирования показателей дифференциации и поляризации денежных доходов населения

• Автор: Колмаков, Игорь Борисович
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 370 с. : ил.

Введение.
Глава I.
1.2.
1.4.

1.6. Глава II.

2.2.
Общая характеристика работы ЭКОНОМИКОМАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НАСЕЛЕНИЯ ПО УРОВНЮ ДЕНЕЖНЫХ ДОХОДОВ Методы построения распределения населения по уровню среднедушевых денежных доходов Обзор п анализ Методы восстановления параметров распределения населения по уровню среднедушевых денежных доходов но отчетным данным
Концепция построения системы прогноза параметров распределения населения по уровню среднедушевых денежных доходов и показателей дифференциации п поляризации
Аналитические методы прогнозирования параметров распределения населения но уровню среднедушевых денежных доходов
Методы н модели прогнозирования показателен н оценок уровня бедности Выводы к главе I
МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ И ПОЛЯРИЗАЦИИ ДЕНЕЖНЫХ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ
Определения основных характеристик дифференциации доходов населения. Оценки численности, диапазонов и объемов доходов разнодоходных групп населения Полярные характеристики дифференциации доходов населения. Определения и примеры применения
2.4.
2.6. Глава
3.2.
3.4.
3.6.
Связь параметров распределения денежных доходов населения с оценками дифференциации н поляризации
Оценки параметров распределения, уровня бедности, дифференциации и поляризации доходов населения по смещенным кривым плотности распределения
Методы прогнозирования показателей уровня бедности с учетом обездоленных групп населения
Выводы к главе II
III МОДЕЛИ ЛОГАРИФМИЧЕСКИХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ И ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ МАКРОЭКОНОМИКИ НА ПОКАЗАТЕЛИ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ И ПОЛЯРИЗАЦИИ ДЕНЕЖНЫХ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ
Многопарамстрпческис модели логарифмических распределений.
Гипотезы теории опережающего потребления домашних хозяйств. Интегральные оценки денежных расходов населения и их взаимосвязь с денежными доходами 4 Построение н сопряжение двухфункцнональных распределений
Варианты долгосрочных прогнозных расчетов условий роста оплаты труда.
Оценки влияния структуры макропоказатсля формирование ВВП по источникам доходов на показатели дифференциации и поляризации денежных доходов населения
Выводы к главе III
Глава IV МЕТОДЫ ОПТИМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
ТРАНСФЕРТОВ НАСЕЛЕНИЮ РЕГИОНОВ
4.1 Проблемы мсжбюджстных отношений
4.2. Постановка задачи оптимального распределении огра
ниченных ресурсов
4.3 Решение задачи распределения ресурсов и доказатель
ство оптимальности решения 4.4. Исследование влияния параметра критерия на харак
тер распределения
4.5 Выводы к главе IV
Заключение
Литература


Итак, с одной стороны, данные ВОБДХ не позволяют правильно определять средний уровень доходов всего населения, с другой они, очевидно, характеризуют средний уровень доходов основной массы населения. Иными словами, можно предположить, что данные ВОБДХ дают правильную оценку наиболее типичного уровня среднедушевых доходов всего населения генеральной совокупности. Типичным является наиболее часто встречающийся уровень дохода. Для распределения дискретной случайной величины это совпадает с определением моды. Если случайная величина является непрерывной, понятие наиболее часто встречающегося уровня ее, строго говоря, не существует, поскольку вероятность принять точечное значение равна нулю. Однако и в этом случае модальный доход можно трактовать как наиболее часто встречающийся уровень дохода. Именно потому, что из двух равновеликих интервалов среднедушевого дохода наибольший удельный вес в численности населения всегда будет иметь тот интервал, центром которого является мода. Население, охваченное обследованием бюджетов, распределено по доходу в соответствии с логнормальным законом эго следует из имеющихся эмпирических данных 1. Распределение всего населения по уровню доходов в основной своей части также имеет форму логнормального распределения. Для того, чтобы проявилась бимодальность распределения всего населения или какие то подобные эффекты, распределение части населения, не представленной бюджетными обследованиями, должно иметь слишком необычную форму, если удельный вес этой группы существенно меньше половины общей численности населения. Анализ данных о распределении населения по доходу в экономически развитых странах, проведенный еще Оскаром Ланге 4. В. Парето с. Пример сопряжения логнормального и гиперболического распределений не самый удачный приведен Лернером Э. Ю. и Кашпнои в 4 Смесь логнормального и гиперболического распределений, будет, очевидно, определяться соотношениями параметров этих распределений и мкостью областей определения. Варианты сопряжения логнормального и гиперболического распределений выполнены в настоящей диссертации в 3. С точки зрения формальной логики наиболее правильная методология должна базироваться на минимальном количестве предпосылок. Процедура конструирования распределения всего населения по уровню дохода должна состоять в построении логнормальной кривой по данным о среднедушевом доходе, взятом из БДРН, и данным о модальном доходе, полученным из материалов ВОБДХ. Построение распределения по доходу для генеральной совокупности с использованием показателя модального дохода и обобщенного логнормального распределения рассматривается в году в работе Суворова Л. В . Для выравнивания распределения по данным ВОБДХ предлагается использовать трехпараметрическую обобщенную функцию плотности логнормального распределения со смещенным началом дохода. Вместо аргумента дохода х берется значение у л а, где а константа сдвига по оси абсцисс третий параметр распределения с. Г с у оо о х у а. Здесь ц среднее значение логарифмов условного дохода, равного фактическому, сдвинутому па величину а, а средиеквадратическое отклонение логарифмов этого дохода. Введение параметра а позволяет более точно приблизить теоретическую кривую к эмпирическому ряду распределения. Положительное значение параметра не может по крайней мере, не обязательно должно интерпретироваться как некий минимальный уровень дохода. В случае же его отрицательности логнормальное распределение становится усеченным в нуле. Поскольку при заданном а значение параметра р. Они производятся методом наименьших квадратов. Так как функция нормального распределения не линеаризуема по параметрам, поиск точки минимума суммы квадратов отклонений производился путем перебора оценок параметров по заданной сетке значений с. Значения оценок параметров выборочного распределения и точности приближения теоретическими кривыми эмпирического ряда приведены в . Как отмечает Суворов . Правильнее было бы называть распределения такого вида не обобщенными, а смещенными или смещенными с усечением.