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2022-05-05
英文标题:
《Modelling of the European Union income distribution by extended
  Yakovenko formula》
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作者:
Maciej Jagielski and Ryszard Kutner
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最新提交年份:
2013
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英文摘要:
  We found a unified formula for description of the household incomes of all society classes, for instance, for the European Union in years 2005-2010. The formula is more general than well known that of Yakovenko et al. because, it satisfactorily describes not only the household incomes of low- and medium-income society classes but also the household incomes of the high-income society class. As a striking result, we found that the high-income society class almost disappeared in year 2009, in opposite to situation in remaining years, where this class played a significant role.
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中文摘要:
我们发现了一个描述所有社会阶层家庭收入的统一公式,例如2005-2010年的欧盟。该公式比Yakovenko等人的公式更为普遍,因为它不仅令人满意地描述了中低收入社会阶层的家庭收入,还令人满意地描述了高收入社会阶层的家庭收入。作为一个惊人的结果,我们发现高收入社会阶层在2009年几乎消失了,而在剩下的几年里,这个阶层扮演了重要的角色。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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2022-5-5 06:55:17
波兰华沙大学物理系Ryszard Kutnerinute实验物理研究所,扩展雅科文科公式Jagielski+对欧盟收入分配进行建模,Ho˙za 69,PL-00681 Warszawa,Poland我们发现了一个统一的公式,用于描述所有社会阶层的家庭收入,例如2005年欧洲联盟的家庭收入。穆拉的说法比众所周知的雅科文科等人的说法更为普遍。因为,它不仅令人满意地描述了中低收入社会阶层的家庭收入,还令人满意地描述了高收入社会阶层的家庭收入。作为一个严峻的结果,我们发现高收入社会阶层在2009年几乎消失了,这与近年来的情况相反,在过去几年中,这个阶层发挥了重要作用。PACS编号:89.20-a、 89.65 GH提交给波兰物理学报B1。引言经济物理学的一个主要趋势是研究社会财富和收入的再分配,以及分析社会不平等。这类研究的先驱是意大利经济学家和社会学家维尔弗雷多·帕雷托[1-3]。他发现,不同国家(在稳定的经济中)的个人收入分配函数不可能与如果收入的收益和积累是随机的,那么获得的分配函数相似。帕累托还分析了这些分布的稳定性。也就是说,他发现,即使一个人从社会结构中移除了社会中最富有或最优秀的成员,在一段时间后,收入分配函数将以几乎与初始分配函数相同的形式再次完成[1,2,4]。
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2022-5-5 06:55:20
帕累托分析的主要结果是,每个+电子邮件中的收入分配函数:zagielski@interia.pl(1) 2 2021年6月28日印刷的APPB˙Jagielski˙Kutnerv2国家(经济稳定)可以用一个普遍的权力定律来描述,现在称为帕累托定律。作为这一法则的可能起源,帕累托指出了社会的自相似结构。罗伯特·吉布拉特[1,5-8]、戴维·钱珀诺恩[9]和贝诺伊特·曼德布罗特[2,3]也对社会收入进行了分析。然而,他们的研究揭示了收入分配的许多重要性质,并没有对决定经验互补分布函数的微观(微观经济)机制的关键问题给出满意的答案。提出了几个模型,试图解释收入的经验互补分布函数背后的微观机制(个人或家庭的收入动态)。这些模型将个人或家庭的收入视为一个随机变量。为了描述这一变量的动力学特性,我们使用非线性随机Langevine方程和相应的丁-福克-普朗克方程作为自然基础。根据关于收入动态的特定假设,我们可以得到以下模型:(i)玻尔兹曼-吉布斯劳[1,10,11],(ii)帕累托定律[1,10,11],(iii)比例增长规则[1,5–8,10],(iv)广义洛特卡-沃尔特拉模型[1,10,12–15],以及(v)雅科文科等人的模型[10,11]。然而,迄今为止(据我们所知),没有一个模型通过基于统一形式主义的单一统一公式对所有社会阶层(即低收入、中等收入和高收入社会阶层)的家庭年收入进行分析性描述。
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2022-5-5 06:55:25
在本文中,我们扩展并补充了我们最近的模型[16,17]的结果,使用了较少的自由参数,很好地再现了经验互补累积分布函数。我们发现的最显著的结果是,2009年高收入社会阶层几乎完全衰落,而在本世纪的其他几年里,高收入社会阶层对金融市场动荡的抵抗力相当强。2.数据说明我们使用了欧盟统计局2005-2010年收入和生活条件调查(EU-SILC)[18-24]的经验数据。该数据库包含欧盟(EU)家庭人口统计特征、生活条件、收入和经济活动的一般信息。我们选择对可变的家庭总收入进行分析。欧盟统计局(Eurostat)的EU-SILC数据只包含了少数关于高收入社会阶层家庭成员的观察结果。这意味着他们不能受制于任何统计描述。因此,为了考虑高收入社会阶层,我们还分析了2021 6月28日印刷的欧盟亿万富翁收入影响指数(incomeAPPB˙Jagielski˙Kutnerv2),采用福布斯“世界亿万富翁”排名1,2[25]。利用EU–SILC数据库和最富有的欧洲人排名,我们可以考虑三个社会阶层的收入,这要归功于参考文献[17]中所述的程序。因此,我们收到的数据记录足以用于所有社会阶层的统计研究,包括高收入社会阶层。值得注意的是,在我们的研究中,我们使用著名的威布尔秩公式[26,27]分析了经验互补累积分布函数。扩展的Yakovenko等人将m模型设为给定家庭单位时间的收入流量。将m视为随机动力学中的变量。
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2022-5-5 06:55:28
然后,我们可以用福克-普朗克方程描述收入概率分布函数的时间演化tP(m,t)=m[A(m)P(m,t)]+m[B(m)P(m,t)]。(1) 其中,B(m)=C(m)/2,P(m,t)是时间收入分配函数。一般来说,函数A(m)和B(m)可以分别通过单位时间收入变化的第一和第二时刻来确定,前提是这些时刻存在。随后,等式(1)的平衡解Peq采用[28]形式:Peq(m)=常数b(m)exp-ZmminitA(m′)B(m′)dm′,constB(m)>0,(2)其中积分应为非负量,minitis为最低家庭收入,const为归一化因子。幸运的是,It^o和Stratonovitch表示[28]给出了几乎相同的平衡分布函数。公式(1)及其均衡解公式(2)确定了收入变化的形式,这对整个社会来说是一样的。通过使用公式(2),我们能够导出这样一个分布函数,它将覆盖所有三个经验数据记录范围,即低-,本文中使用的术语“亿万富翁”与欧洲术语中使用的术语“千万富翁”等效(如美国术语)。由于我们以欧元计算亿万富翁的财富和收入,我们使用《福布斯》“世界亿万富翁”创建之日的平均汇率将美元重新计算为欧元。获得有效收入的亿万富翁是收入大于零的亿万富翁。4 APPB˙Jagielski˙Kutnerv2于2021年6月28日印刷,社会中、高收入阶层(也包括他们之间的两个短中间区域)。
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2022-5-5 06:55:31
为了做到这一点,我们必须以阈值形式[16,17]:a(m)提供函数(m)=A<(m)=A+A如果m<mA≥(m) =A′+A′m如果m≥ m、 B(m)=B+B m=B(m+m),(3)这些关系中使用的参数定义如下。由(3)给出的A(m)和B(m)的形式允许加法和乘法随机过程共存。因此,我们假设家庭收入由两部分组成。首先,收入的决定因素是因为家庭收入可以采取工资和薪金的形式。第二,不确定性成分可能会表达主要用于家庭投资和资本的利润。在阈值m处,drif t项的比例系数仅出现跳跃,也就是说,该系数从a突然变为a′(当a 6=a′),而Peq(m)在那里没有间断。阈值参数错误地解释为中等收入和高收入社会阶层之间的交叉收入,参数错误地解释为中低收入社会阶层之间的交叉收入。通过将式(3)代入式(2),我们得到了两支分布函数[16,17]Peq(m)=c′exp(-(m/T)arctan(m/m))[1+(m/m)](α+1)/2,如果m<mc′exp(-(m/T)arctan(m/m))[1+(m/m)](α+1)/2,如果m≥ m(4)式中,指数α=1+a/b,α=1+a′/b,收入温度est=b/a,T=b/a′。在这种情况下,参数T可以解释为低收入社会阶层的平均每户收入。参数Tha的解释相同,但适用于高收入社会阶层。显然,驱动式(4)给出的双支分布函数的自由(有效)参数的数量减少了,因为该函数仅取决于某些参数的比率,这些参数定义了由Eq给出的福克-普朗克方程。(1).4.
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