Methods of restoring the per-capita income distribution in large samples to generalized population levels
Voprosy statistiki
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Methods of restoring the per-capita income distribution in large samples to generalized population levels
Методы восстановления генерального распределения душевых денежных доходов населения на основе выборочных данных большого объема |
|
| Creator |
V. Zharomskiy S.; National Research University - Higher School of Economics
A. Rudberg M.; National Research University - Higher School of Economics S. Ter-Akopov A.; National Research University - Higher School of Economics Владислав Жаромский Спиридонович; НИУ ВШЭ Алексей Рудберг Михайлович; НИУ ВШЭ Сергей Тер-Акопов Александрович; НИУ ВШЭ |
|
| Subject |
логнормальное распределение; оценка параметров; выборочное обследование; отказы от участия в опросе; средний душевой денежный доход; генеральная совокупность; децильные интервалы денежных доходов населения; lognormal distribution; parameter estimation; sample survey; non-response rate; mean income; general equilibrium; income deciles
|
|
| Description |
This paper provides an analysis of popular methods for correcting sample distribution of income per-capita and proposes a methodology for evaluating the parameters of a lognormal income distribution, taking into account unequal response rates between individuals with different income levels, income deciles - a result of survey design and the survey non-response rate. The authors propose the fitting of a lognormal distribution on the basis of comparing mean and boundary income levels for defined population intervals between the sample and general distribution, instead of the more common approach of frequency analysis between the two. The mean income value of a given interval, with enough observations, is less volatile than the individual frequencies on the interval. This is especially important in situations where individual frequencies in the sample distribution significantly differ from the population distribution itself. The authors examine two different criteria for estimating the optimal lognormal distribution parameters. The first method is similar to the methodology used in Russian statistics, and does not require preliminary information on the share of the poor population. The parameters are estimated using the condition of equality between the sample and population mean income, and the right-income boundary of the first income deciles. The second criterion is based on minimizing the squared sum of deviations between the mean income levels for the middle eight income deciles of the sample and population mean values. Neither of the two criteria uses the hypothesis of non-response rates increasing with households’ income growth, which allows one to assess the representative-value of the sample survey. The results of the calculations show that the method achieves the highest parity between sample and population distributions in the middle-part of the lognormal distribution, but suffers from underrepresentation in the lower part of the distribution, i.e. for poor households and individuals.
В статье дается анализ популярных методов коррекции выборочного распределения душевых доходов населения и описывается методика оценки параметров логнормального распределения денежных доходов, учитывающая неравномерное представительство респондентов с разным уровнем доходов, в доходных децилях, которое зависит от дизайна выборки и доли отказов респондентов от участия в опросе. Ключевая идея работы состоит в выборе критерия для оценки параметров теоретического распределения, основанного не на сравнении групповых частот, а на сравнении границ и средних значений в теоретических децилях выборочных и искомых распределений. Средние значения в интервалах доходов, при достаточном количестве наблюдений, значительно меньше зависят от частоты представительности респондентов в интервалах. Это особенно важно, когда частотные характеристики выборки существенно отличаются от аналогичных показателей генеральной совокупности. Рассмотрены два критерия оптимального выбора параметров логнормального распределения. Первый близок по методике, используемой в российской статистике, но при этом не требуется предварительная информация о том, какую часть составляет бедное население. Параметры оцениваются исходя из условия выполнения равенства среднего генерального дохода и совпадения выборочных и теоретических границ первого децильного интервала. Во втором случае минимизируется сумма отклонений выборочных и теоретических средних, рассчитанных в теоретических децилях. Оба критерия построены без учета гипотезы о возрастании вероятности отказов населения от участия в опросе в связи с ростом дохода домохозяйства, что позволяет сделать оценки представительности генеральных данных в выборочной совокупности. Результаты конкретных расчетов показывают наибольшее представительство в средней части распределения и недостаточность наблюдений на концах, то есть и в группе бедных домохозяйств. |
|
| Publisher |
Information and publishing center "Statistics of Russia"
|
|
| Date |
2016-12-12
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/231
|
|
| Source |
Voprosy statistiki; № 6 (2015); 12-25
Вопросы статистики; № 6 (2015); 12-25 2313-6383 |
|
| Language |
rus
|
|
| Relation |
http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/231/232
Айвазян С.А., Калеников С.О. Качество жизни, уровень бедности и дифференциации по расходам населения России. Промежуточный отчет по гранту РПЭИ, декабрь, 1999. Балансы доходов и потребления населения. Вопросы методологии и статистического анализа / под ред. А.Х. Карапетяна и Н.М. Римашевской. - М.: Статистика,1969. Колмаков И.Б. Методы и модели прогнозирования показателей дифференциации и поляризации денежных доходов населения: дисс.. д-ра экон. наук. М., 2008. Поманский А.Б. Анализ модели стимулирования и логарифмически нормальное распределение доходов // Экономика и математические методы. 1985. T. XXI. Вып. 3. Суворов А.В. Проблемы оценки дифференциации доходов населения в современной России / / Проблемы прогнозирования. 2008. № 2. Шевяков А.Ю., Кирута А.Я. Измерение экономического неравенства и бедности. - М.: Лето, 2002. Шевяков А.Ю., Кирута А.Я. Неравенство, экономический рост и демография: неисследованные взаимосвязи. - М.: М-студия, 2009. Шевяков А.Ю., Кирута А.Я. Экономическое неравенство, уровень жизни и бедность населения России и ее регионов в процессе реформ; методы измерения и анализ причинных зависимостей. Заключительный отчет по гранту РПЭИ. - М.: ЭПИКОН, 1999. Banerjee A., Yakovenko V.M., Di Matteo T. A study of the personal income distribution in Australia // Physica A: statistical mechanics and its applications. 2006. Vol. 370. Bilkova D. Lognormal distribution and using L-moment method for estimating its parameters // International journal of mathematical models and methods in applied sciences. 2012. Issue 1. Vol. 6. Clementi F., Gallegati M. Power law tails in the Italian personal income distribution // Physica A: statistical mechanics and its applications. 2005. Vol. 350. Dagum C. A systemic approach to the generation of income distribution models // Journal of Income Distribution. 1997. Vol. 6. No 1. Deville J.-C. Generalized calibration and application to waiting for non-response // COMPSTAT: Proceedings in Computational Statistics 14th Symposium held in Utrecht, The Netherlands, 2000. - Heidelberg: Physica-Verl., 2000. Vanderhoeft C. Generalised Calibration at Statistics Belgium: SPSS Module g-CALIB-S and Current Practices // Statistics Belgium Working Paper. 2001. No 3. Vinderhoeft с., Museux J.-M., Wkeytens E. g-DESIGN and g-CALIB-S: SPSS modules for Generalized Calibration // The Survey Statistician. IASS Newsletter, 2000. No. 43. |
|
| Rights |
Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access). |
|