基于小域估计的贫困指标测度方法与模型研究

发布时间：2020-11-11 22:22

　　 贫困、人口和污染是二十一世纪人类面临的三大问题,而贫困问题是其中最尖锐的问题,仍然困扰着大多数发展中国家甚至一些发达国家。改革开放三十多年,中国取得举世瞩目的经济成就,但贫困问题依然很严峻。对贫困问题的研究有助于让人们了解贫困产生原因、机制和动态,而研究贫困的首要工作是进行贫困指标测度,但是目前大多数国家和地区缺乏反映贫困的普查数据,而通过抽样调查等其它手段获取相关数据难度极大,因此数据缺失成为贫困指标测度的瓶颈。本文采用小域估计方法能够解决数据不足时的贫困指标测度问题。本文跟踪小域估计理论的最新研究成果,并将其用于数据不足、缺失甚至没有数据条件下的贫困指标测度。具体实证研究中,以中国贫困问题为研究对象,以阿马蒂亚·森的经典贫困理论为基础,结合FGT模型,运用小域估计方法估计非线性小域总体的贫困指标。为进一步对小域估计的估计结果进行评价,本文利用蒙特卡罗模拟和自举法计算了估计值的均方误差,并将其应用于中国贫困指标的随机模拟分析。借助模拟分析方法,贫困指标经验最优预测值在有偏性和均方误差方面表现良好。通过实证分析与模拟实验相结合的方法,本文得出如下的结论：(1)利用小域估计量和由“模拟”人口普查得到的辅助估计量可以减小贫困缺口的均方误差;(2)采用经验贝叶斯方法来估计小域里的贫困指标,采用自举的方法来获取均方误差的信值,结论显示经验贝叶斯方法要优于直接估计和ELL方法；(3)经验贝叶斯方法是一种基于设计和模型的方法,可被用于估计各种小域的数值(如贫困缺口).但经验贝叶斯很大程度上依赖干模型有效性,所以模型检验和选择尤为重要。本文的创新性工作主要体现在以下三个方面：1.研究了在数据很少、数据不全甚至没有数据情况下的贫困测度问题,运用小域估计对贫困指标进行测度。2.在没有普查数据的情况下,运用小域估计的方法,结合蒙特卡洛模拟实验和参数自举模拟作为辅助方法能够得到更加稳健的估计量。对贫困指标测度进行了改进,使得贫困指标测度更加准确,测量的误差范围更小3.运用小域估计方法对贫困指标进行测度,可以节省大量的人力物力,所以使得动态监测贫困问题成为可能。
【学位单位】：天津财经大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2015
【中图分类】：F126
【部分图文】：

并且通过模拟研究它的有偏性。??５．?３．１基于模型的模拟实验??一个简单的蒙特卡洛模拟流程图见图５．?２：??设定巧量＜?Ｉ?Ｉ生成随机?估计参叛和?Ｉ巧定循环到Ａ析参数巧计??Ｈ观测值．．：一葡计量？‘?Ｉ—彼数Ｎ．?值和参数估计???１?Ｉ???１?Ｉ?１?１?＾?１?值‘??＇?＇?Ｉ????１未达到Ｎ．．’??图５．?２蒙特卡洛模拟过程示意图??对上文提到的小域ＦＧＴ贫困度量的ＥＢＰｓ的研究，可Ｗ用一个基于模型的模拟研巧来??进行，在ＦＧＴ贫困度量中，ａ?＝?０时，代表贫困发生率，ａ?＝?ｌ时，代表贫困缺口。针对这??－点，我们模拟样本容量为７Ｖ?＝?１０，０００的总体，由公二８０个域组成，在每一个域ｃ／?＝?ｌ，．．．，Ｚ）??中，包含Ｗｄ＝２５０个元素。把两个虚拟变量Ｙ，?ｅ化１｝，化１｝，例如：义，＝〇时，代表??农村：又，＝１巧代表城市，Ｘ，却时，代表东部，义３＝１时，代表西部。加上截矩项作为辅??劫变量，从模型（５．１）生成关于总体单位的响应变量总体单元的这两个虚拟变量的??取道从伯努利分布生成．而伯努利分布的成功概率随乂，的域指数和针对；的常数增加。??更具体地说

值偏差分别为：巧巧Ｆｗ），巧护Ｗ）－巧Ｆｗ）和巧护ｉ門－Ｗ。，连同相应的均方误??差巧巧－＆Ｃ／）２，巧片Ｗ?－＆Ｊ２和巧片。户－＆，）２均可由化惟得出。??图５．?２中ａ和ｂ相应湿示出当ａ?＝?１时的偏差和均方误差。图５．?３中显示传统最佳估??．?计值包含最小绝对偏塞，紧随其后的是ＥＬＬ方法和直接估计值法，但是相比较对应的均方??误差（圍５．４），这王个估计值都是可ＬＸ忽略的。由此，估计值的均方误差完全极决于预估??的模型方差，正如在巧．８）所提到的那样。很显然，表國５．４显示传统最佳估计值要大??大优于Ｅ化和直接估计值法。同时我们也应看到，ＥＬＬ估计值比直接估计值的效率要低，??也就是说ＥＬＬ方法的预估误差方差要更大一些。当ａ?＝?０时的贫困发生率与本姐数据相当，??故不重复。??我们回过头来再看均方误差估计值，在第５．３．２节提到的参数自举程序由化＝５００）得??Ｗ加强，它的结论当ａ二１时，在图５．?３中有详尽描述。蒙特卡洛的模拟数值由１＝５００得来，??？?而蒙特卡洛的均方误差则是由１＝５００００独立运算而来。图

?８０??图５．?５真实均方误差与Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ均方误差比较??图５．５横轴依然代表域，纵轴代表贫困缺口的均方误差（ＭＳＲ．Ｐｏｖｅパｙｇａｐｘｌ日０００）。??图５．?５中给出的是Ｂ＝５００的情况下，毎个对巧的域ｄ的经验贝叶斯贫困缺口估计植当ａ?＝１??时的真实均方误差（Ｘ１００００）和用自举法（ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）得別的均方巧差。从固中可１＾；看??到，两种方法得到的巧方误差在模拟过程中都随着抽样的大小呈现递减的趋巧，从坡动的??幅度看，似乎用自举法（?ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）得出的均方误差要比真实的巧方误差波动更小，但??统计推断表明两者并无盈著的差距。??扣??
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本文编号：2879825