【摘要】：Lorenz曲線是研究收入公平性的一個非常重要的工具,且Lorenz占優(yōu)的檢驗問題是經(jīng)濟分析和社會科學(xué)等領(lǐng)域中的研究熱點之一.在本文中,我們將針對兩條Lorenz曲線的差值進行檢驗.首先,給出Lorenz曲線占優(yōu)問題的背景,最新的研究進展和本文研究這個問題時所需要用到的方法.其次,我們利用核函數(shù)將兩條Lorenz曲線的差值進行光滑化,然后用刀切法使得其約束條件線性化,再通過傳統(tǒng)的經(jīng)驗似然方法來計算這個差值的點估計,我們證明所建立的光滑刀切經(jīng)驗似然比統(tǒng)計量漸近收斂到標準2分布.基于此結(jié)果,我們可以構(gòu)造出兩條Lorenz曲線差值的置信區(qū)間.本文也進行了大量的模擬研究和實際數(shù)據(jù)分析,通過覆蓋率、置信區(qū)間長度等量與現(xiàn)有方法進行了比較,結(jié)果顯示我們的方法具有較大的優(yōu)勢.
[Abstract]:Lorenz curve is a very important tool to study income fairness, and the test of Lorenz dominance is one of the research hotspots in the fields of economic analysis and social science. In this paper, we will test the difference between the two Lorenz curves. Firstly, the background of Lorenz curve dominance problem, the latest research progress and the methods needed to study this problem are given. Secondly, we use the kernel function to smooth the difference between the two Lorenz curves, then use the knife cutting method to linearize the constraint conditions, and then use the traditional empirical likelihood method to calculate the point estimation of the difference. We prove that the established empirical likelihood ratio statistics of smooth cutting asymptotically converge to the standard 2 distribution. Based on this result, we can construct the confidence interval of the difference between the two Lorenz curves. A large number of simulation studies and actual data analysis are also carried out in this paper. The coverage and confidence interval length are compared with the existing methods. The results show that our method has great advantages.
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O212.1

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 賀飛燕;;普通似然及經(jīng)驗似然情況下的結(jié)點問題[J];價值工程;2006年08期

2 鄭明,李四化,楊藝;截斷情況下生存函數(shù)的函數(shù)的經(jīng)驗似然[J];高校應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報A輯(中文版);2004年03期

3 張軍艦;;矩約束條件下的廣義經(jīng)驗似然[J];廣西師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2006年01期

4 李曉;吳耀華;涂冬生;;Cox比例風險模型中的校正經(jīng)驗似然方法(英文)[J];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報;2009年12期

5 王允艷;張立新;王漢超;;二階擴散模型的經(jīng)驗似然推斷[J];中國科學(xué):數(shù)學(xué);2012年08期

6 秦永松;楊翠蓮;;負相協(xié)樣本多維邊際密度的經(jīng)驗似然推斷[J];廣西師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年03期

7 祝麗萍;;經(jīng)驗似然的冗余性[J];系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué);2012年09期

8 張軍艦,王成名;光滑經(jīng)驗似然分布估計[J];廣西師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);1998年01期

9 許爽;;淺談經(jīng)驗似然及其在金融風險中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與研究;2011年19期

10 郁文;含零總體中位數(shù)的經(jīng)驗似然[J];統(tǒng)計與信息論壇;2005年01期

相關(guān)會議論文 前1條

1 孫志猛;張忠占;;隨機右刪失數(shù)據(jù)下線性變換模型的經(jīng)驗似然推斷[A];北京市第十五次統(tǒng)計科學(xué)討論會獲獎?wù)撐募痆C];2009年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 劉燕;基于二項稀疏算子的二維整數(shù)值自回歸過程的建模與經(jīng)驗似然推斷[D];吉林大學(xué);2016年

2 肖燕婷;含非線性函數(shù)的半?yún)?shù)回歸模型的經(jīng)驗似然推斷[D];西北工業(yè)大學(xué);2015年

3 張淑俠;幾類半?yún)?shù)經(jīng)驗似然檢驗問題的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

4 張正家;總體均值和分位數(shù)基于秩集抽樣樣本的經(jīng)驗似然推斷[D];東北師范大學(xué);2016年

5 何幫強;半?yún)?shù)帶固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型的經(jīng)驗似然[D];浙江工商大學(xué);2017年

6 郭波濤;經(jīng)驗似然方法及基因表達調(diào)控網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用[D];第三軍醫(yī)大學(xué);2008年

7 李周平;經(jīng)驗似然方法的若干應(yīng)用[D];蘭州大學(xué);2010年

8 劉玉坤;經(jīng)驗似然高階性質(zhì)的一些研究[D];南開大學(xué);2009年

9 韓玉;非線性時間序列模型經(jīng)驗似然推斷的若干結(jié)果[D];吉林大學(xué);2012年

10 熊賢祝;經(jīng)驗似然推斷的若干研究[D];浙江大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 韋陽;Lorenz曲線差異的光滑刀切經(jīng)驗似然區(qū)間估計[D];蘭州大學(xué);2017年

2 王子豪;缺失數(shù)據(jù)下雙重廣義線性模型的經(jīng)驗似然推斷[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 阮磊;部分線性ARCH誤差模型的經(jīng)驗似然方法研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

4 朱麗霞;基于經(jīng)驗似然的非對稱核估計方法及應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2013年

5 王燁;雙自變量的結(jié)合似然[D];浙江大學(xué);2013年

6 張瑜;非線性變系數(shù)模型的經(jīng)驗似然推斷[D];遼寧師范大學(xué);2015年

7 徐仲亞;基于經(jīng)驗似然置信域的縱向數(shù)據(jù)下半?yún)?shù)回歸模型的統(tǒng)計診斷[D];東南大學(xué);2015年

8 蔣非凡;長記憶時間序列的調(diào)整經(jīng)驗似然方法[D];南京大學(xué);2016年

9 郭彬;尾期望的經(jīng)驗似然推斷[D];湖南師范大學(xué);2016年

10 王淑君;帶有刪失數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型的經(jīng)驗似然推斷[D];湖南師范大學(xué);2016年

，

本文編號：2510864