Применение параболического сплайна для анализа распределения населения по доходам

Боковая панель статьи

PDF
Опубликован: сен 16, 2021
DOI: https://doi.org/10.37005/2071-9612-2019-4-24-31
Ключевые слова:
функция распределения, функция плотности, сплайн-функция, аппроксимация, статистические данные distribution function, density function, spline function, approximation, statistical data

Основное содержимое статьи

В.В. Лебедев
ФГБОУВО «МИРЭА - Российский технологический университет», 119454, Москва, Проспект Вернадского, д. 78
К.В. Лебедев
Институт стратегии развития образования РАО, 105062, Москва, ул. Жуковского, д.16
Т.В. Тюпикова
ГБОУ ВО МО «Университет «Дубна», 141980, Московская обл., г. Дубна, ул. Университетская, 19

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

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Лебедев, В., Лебедев, К. и Тюпикова, Т. 2021. Применение параболического сплайна для анализа распределения населения по доходам. Системный анализ в науке и образовании. 4 (сен. 2021), 24–31. DOI:https://doi.org/10.37005/2071-9612-2019-4-24-31 .
Выпуск
№ 4 (2019): №4 (2019)
Раздел
Статьи

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