Analiza rozkładów dochodu rozporządzalnego według województw z uwzględnieniem czasu

• Autorzy: Alina Jędrzejczak , Jan Kubacki

Warianty tytułu

Analysis of Distribution of Available Income by Regions Using Time Dependencies

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W pracy przedstawiono aproksymację rozkładu dochodu rozporządzalnego, w tym dochodu rozporządzalnego na osobę, na podstawie danych indywidualnych pochodzących z badania budżetów gospodarstw domowych za lata 2003-2011 z użyciem trójparametrowego rozkładu Daguma. Wyznaczono rozkłady tych zmiennych, stosując pakiet VGAM [Yee, Wild 1996; Yee 2015] dla środowiska R-project [R Core Team 2015]. Oceniono również stopień zgodności dopasowania rozkładów teoretycznych do empirycznych. Przedstawiono wstępne wyniki klasyfikacji wybranych parametrów rozkładu Daguma z użyciem hierarchicznych metod aglomeracyjnych oraz metody k-średnich. Oszacowano parametry nieliniowych funkcji trendu dla parametru skali rozkładu Daguma opisującego zmiany dochodu rozporządzalnego na osobę i porównano ten model z modelem trendu dla średniego dochodu rozporządzalnego na osobę. Uzyskano dość dobrą zgodność obu tych modeli, co potwierdzają wykresy ujmujące zależności nieliniowe w czasie(abstrakt oryginalny)

EN

The paper presents the analysis of the distribution of available income, including available income per person based on the Household Budget Survey for the years 2003-2011 using the Dagum distribution. The distributions of these variables were obtained using the package VGAM for R-project environment and individual data. Also the quality of estimated parameters is presented. A preliminary analysis of selected parameters of interest using hierarchical clustering and k-means method is shown. The results of nonlinear estimation models for the Dagum distribution scale parameter of available income is assessed and the model of the average disposable income per person is compared. Obtained fairly good consistency of both of these models is also confirmed using charts applying nonlinear dependence of time(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Gospodarstwa domowe; Dochody; Dochód rozporządzalny

EN

Households; Income; Disposable income

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2017
• Tom: 29
• Numer: nr 469 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 69-81

Twórcy

autor

Alina Jędrzejczak

• Uniwersytet Łódzki

autor

Jan Kubacki

• Urząd Statystyczny w Łodzi

Bibliografia

• Aitchison J., Brown J.A.C., 1957, The Lognormal Distribution, University Press, Cambridge.
• Amoroso L., 1924-1925, Richerche intorno alla curva dei redditi, Annali di Matematica Pura ed Applicata, Series 4-21, s. 123-157.
• Dagum C., 1977, A new model of personal income distribution. Specification and estimation, Economie Appliquée, XXX(3), s. 413-436.
• Domański Cz., 1973, Struktura płac pracowników w województwach grodzkich według działów gospodarki narodowej, Studia Prawno-Ekonomiczne, nr 11.
• Fay R.E., Diallo M., 2015, sae2: Small Area Estimation: Time-series Models, package version 0.1-1, https://cran.r-project.org/web/packages/sae2/index.html (1.04.2015).
• Gibrat R., 1931, Les Inégalité Économiques, Librairie du Recueil Sirey, Paris.
• Główny Urząd Statystyczny, 2003-2011, Budżety gospodarstw domowych.
• Główny Urząd Statystyczny, 2011, Metodologia badania budżetów gospodarstw domowych,
• http://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/warunki-zycia/dochody-wydatki-i-warunki-zycia-ludnosci/metodologia-badania-budzetow-gospodarstw-domowych,10,1.html (24.05.2013).
• Kleiber Ch., Kotz S., 2003, Statistical Size Distributions in Economics and Actuarial Sciences, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.
• Kordos J., 1968, Metody matematyczne badania i analizy rozkładu dochodów ludności, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.
• Kordos J., 1973, Metody analizy i prognozowania rozkładów płac i dochodów ludności, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.
• Maechler M., Rousseeuw P., Struyf A., Hubert M., Hornik K., 2015, cluster: Cluster Analysis Basics and Extensions. R package version 2.0.3, https://cran.r-project.org/web/packages/cluster/index.html (10.03.2016).
• March L., 1898, Quelques exemples de distribution des salaires, Journal de la Société statistique de Paris, 39, s. 193-206 i 241-248.
• McAlister, D., 1879, The law of the geometric mean, Proceedings of the Royal Society of London, 29, s. 367-375.
• Molina I., Marhuenda Y., 2015, sae: An R package for small area estimation, The R Journal, 7(1), s. 81-98, http://journal.r-project.org/archive/2015-1/molina-marhuenda.pdf (29.07.2015).
• Pawłowski Z., 1960, Badanie elastyczności popytu a rozkład dochodów, Przegląd Statystyczny, 7, s. 445-465.
• R Core Team, 2015, R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, https://www.R-project.org (10.03.2016).
• Vielrose E., 1960, Rozkład dochodów według wielkości, Polskie Wydawnictwo Gospodarcze, Warszawa.
• Wąsik B., 1967, Dwu- i trójparametryczny rozkład logarytmiczno-normalny jako aproksymacja rozkładów zarobków pracowników gospodarki uspołecznionej 1955-1965, Przegląd Statystyczny, 14(4), s. 409-424.
• Wiśniewski J., 1934, Rozkład dochodów według wysokości, Instytut Badań Koniunktur Gospodarczych I Cen, Warszawa.
• Yee T.W., 2015, Vector Generalized Linear and Additive Models: With an Implementation in R, Springer, New York.
• Yee T.W., Wild C.J., 1996, Vector generalized additive models, Journal of Royal Statistical Society, Series B, 58(3), s. 481-493.

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2017.469.07