Kształtowanie się rozkładu dochodów ludności Polski dla regionów na podstawie wybranych modeli teoretycznych

Kamila Trzcińska

doi:10.18778/0208-6018.352.06

Autor

Kamila Trzcińska Uniwersytet Łódzki, Wydział Ekonomiczno‑Socjologiczny, Katedra Metod Statystycznych, Łódź, Polska https://orcid.org/0000-0002-4714-4074

DOI:

https://doi.org/10.18778/0208-6018.352.06

Słowa kluczowe:

dochody gospodarstw domowych, rozkład Daguma, rozkład Zengi, miary nierównomierności

Abstrakt

Badania rozkładów dochodów skupiają się głównie na próbach dopasowania rozkładów teoretycznych do empirycznego rozkładu dochodów w różnych przekrojach oraz na analizie tych rozkładów. Wyniki analiz wykazują, że modele trzyparametrowe bardzo dobrze aproksymują rozkłady dochodów wielu państw. Jednym z najczęściej używanych rozkładów trzyparametrowych jest rozkład Daguma. W 2010 roku Zenga skonstruował trzyparametrowy model rozkładu dochodów, który ma wiele interesujących własności statystycznych. Celem artykułu jest zastosowanie modeli Daguma i Zengi do analizy rozkładu dochodów ludności Polski dla regionów. Do estymacji parametrów funkcji gęstości zastosowano inwariantną metodę D’Addario oraz metodę największej wiarygodności. Obliczenia zostały przeprowadzone na podstawie danych indywidualnych gospodarstw domowych dla regionów, zaprezentowanych przez Główny Urząd Statystyczny w 2016 roku. W artykule zastosowano miary nierówności dochodowych obliczone na podstawie rozważanych modeli. Wyniki analizy potwierdzają zasadność stosowania modelu Zengi do analizy badania nierówności dochodowych gospodarstw domowych ludności Polski.

Pobrania

Brak dostępnych danych do wyświetlenia.

Bibliografia

Arcagni A., Porro F. (2013), On the parameters of Zenga distribution, „Statistical Methods & Applications”, nr 22(3), s. 285–303.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1007/s10260-012-0219-y

Brzeziński M. (2013), Parametric modelling of income distribution in Central and Eastern Europe, „Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics”, nr 35, s. 207–230.
Google Scholar

Ćwiek M., Ulman P. (2019), Income and Poverty in Households in Selected European Countries, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, t. 6, nr 345, s. 7–25.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.18778/0208-6018.345.01

Dagum C. (1977), A New Model of Personal Income Distribution. Specification and Estimation, „Economie Applique”, t XXX, nr 3, s. 413–436.
Google Scholar

Jędrzejczak A. (1993), Application of the Dagum distribution in the analysis of income distributions in Poland, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, t. 131, s. 103–112.
Google Scholar

Jędrzejczak A. (2006), The characteristic of theoretical income distributions and their application to the analysis of wage distributions in Poland by regions, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, t. 196, s. 183–198.
Google Scholar

Jędrzejczak A., Trzcińska K. (2018), Application of the Zenga distribution to the analysis of household income in Poland by socio‑economic group, „Statistica & Applicazioni”, t. 16, nr 2, s. 123–140.
Google Scholar

Kleiber C., Kotz S. (2003), Statistical Size Distributions in Economics and Actuarial Sciences, Wiley, Hoboken.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1002/0471457175

Kordos J. (1968), Metody matematyczne badania i analizy rozkładów dochodów ludności, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.
Google Scholar

Kordos J. (1973), Metody analizy i prognozowania rozkładów płac i dochodów ludności, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.
Google Scholar

Kot S. M. (1999), Analiza ekonometryczna kształtowania się płac w Polsce w okresie transformacji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa–Kraków.
Google Scholar

Kot S. M. (2000), Ekonometryczne modele dobrobytu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa–Kraków.
Google Scholar

Lange O. (1967), Wstęp do ekonometrii, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa.
Google Scholar

Łukasiewicz P., Orłowski A. (2004), Probabilistic Models of Income Distributions, „PhysicaA”, nr 344, s. 146–151.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1016/j.physa.2004.06.106

Ostasiewicz K. (2013), Adekwatność wybranych rozkładów teoretycznych dochodów w zależności od metody aproksymacji, „Przegląd Statystyczny”, t. 60, cz. 4, s. 499–521.
Google Scholar

Polisicchio M. (2008), The continuous random variable with uniform point inequality measure, „Statistica & Applicazioni”, t. 6, nr 2, s. 137–151.
Google Scholar

Porro F. (2015), Zenga Distribution and Inequality Ordering, „Communications in Statistics, Theory and Methods”, nr 44(18), s. 3967–3977.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1080/03610926.2013.819921

Ulman P. (2015), Income of household members in Poland, „Folia Oeconomica Cracoviensia”, t. LVI, s. 23–34.
Google Scholar

Vielrose E. (1960), Rozkład dochodów według wielkości, Polskie Wydawnictwo Gospodarcze, Warszawa.
Google Scholar

Zenga M. M. (2007), Inequality curve and inequality index based on the ratios between lower and upper arithmetic means, „Statistica & Applicazioni”, t. 5, nr 1, s. 3–28.
Google Scholar

Zenga M. M. (2010), Mixture of Polisicchio’s Truncated Pareto Distributions with Beta Weights, „Statistica & Applicazioni”, t. 8, nr 1, s. 3–25.
Google Scholar

Zenga M. M., Pasquazzi L., Zenga M. (2012), First Applications of a New Three Parameter Distribution for Non‑Negative Variables, „Statistica & Applicazioni”, t. 10, nr. 2, s. 131–149.
Google Scholar

Zenga M. M., Pasquazzi L., Polisicchio M., Zenga M. (2011), More on M. M. Zenga’s New Three‑Parameter Distribution for Non‑Negative Variables, „Statistica & Applicazioni”, t. 9, nr 1, s. 5–33.
Google Scholar