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2022-05-12
英文标题:
《A statistical physics analysis of expenditure in the UK》
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作者:
Elvis Oltean, Fedor Kusmartsev
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  Most papers which explored so far macroeconomic variables took into account income and wealth. Equally important as the previous macroeconomic variables is the expenditure or consumption, which shows the amount of goods and services that a person or a household purchased. Using statistical distributions from Physics, such as Fermi-Dirac and polynomial distributions, we try to fit the data regarding the expenditure distribution divided in deciles of population according to their income (gross and disposable expenditure are taken into account). Using coefficient of determination as theoretical tool in order to assess the degree of success for these distributions, we find that both distributions are really robust in describing the expenditure distribution, regardless the data set or the methodology used to calculate the expenditure values for the deciles of income. This is the first paper to our knowledge which tackles expenditure, especially using a method to describe expenditure such as lower limit on expenditure. This is also relevant since it allows the approach of macroeconomic systems using more variables characterizing their activity, can help in the investigation of living standards and inequality, and points to more theoretical explorations which can be very useful for the Economics and business practice.
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中文摘要:
迄今为止,大多数研究宏观经济变量的论文都考虑了收入和财富。与之前的宏观经济变量同样重要的是支出或消费,它显示了一个人或一个家庭购买的商品和服务的数量。利用物理学中的统计分布,如费米-狄拉克分布和多项式分布,我们试图拟合按照收入(总支出和可支配支出被考虑在内)划分为人口十分之一的支出分布数据。使用确定系数作为理论工具来评估这些分布的成功程度,我们发现这两种分布在描述支出分布时都非常稳健,无论数据集或用于计算收入十分之一的支出值的方法如何。这是我们所知的第一篇关于支出的论文,尤其是使用一种方法来描述支出,例如支出下限。这也是相关的,因为它允许宏观经济系统使用更多的变量来描述其活动,有助于调查生活水平和不平等,并指出更多的理论探索,这对经济学和商业实践非常有用。
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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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一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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2022-5-12 08:53:33
英国支出统计物理分析Elvis Oltean,Fedor V.Kusmartsev电子邮件:Elvis。oltean@alumni.lboro.ac.uk摘要:迄今为止,大多数研究宏观经济变量的论文都考虑了收入和财富。与之前的宏观经济变量同样重要的是支出或消费,它显示了一个人或一个家庭购买的商品和服务的数量。利用物理学中的统计分布,如费米-狄拉克分布和多项式分布,我们试图拟合按照收入(总支出和可支配支出被考虑在内)划分为人口十分之一的支出分布数据。使用确定系数作为理论工具来评估这些分布的成功程度,我们发现这两种分布在描述支出分布时都非常稳健,无论数据集或用于计算收入十分之一的支出值的方法如何。这是我们所知的第一篇关于支出的论文,尤其是使用一种方法来描述支出,例如支出下限。这也是相关的,因为它允许宏观经济系统使用更多的变量来描述其活动,有助于调查生活水平和不平等,并指出更多的理论探索,这对经济学和商业实践非常有用。关键词:总支出,可支配支出,支出下限,平均支出,费米-狄拉克分布,多项式分布1。导言大部分论文研究的宏观经济变量是收入和财富。然而,与这两个变量同样重要的是支出(消费)。
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2022-5-12 08:53:36
收入数字可能并不总是相关的,有时这些数字可能会产生误导。支出是一个更相关、更具体的变量,因为它显示了人们购买的商品和服务的数量,这与探索生活水平和不平等更相关。支出或消费是一个重要的宏观经济变量,它提供了有关人口行为的重要信息,并有助于预测经济周期的各个阶段(繁荣和衰退)。支出或消费是一个重要的宏观经济变量,它描述了人们、公司和/或国家的行为。这是第一篇系统论述支出分配的论文。然而,关于提供的数据,存在一些限制。据我们所知,只有英国以十分之一的人口提供了此类数据。我们指出这一点时考虑到,由几个国家提供类似数据将更好地描述这一现象。然而,从几个角度来看,提供的数据非常有趣。首先,我们在分析中使用的支出数据是关于几种类型的支出,如总支出、可支配支出和一种特殊类型的支出,即服装和鞋类的可支配支出。因此,我们计划使用数据集,这些数据集主要以最一般的形式描述支出(即可支配支出和总支出)和一个狭窄的支出类别。我们选择这种特殊类型的支出是为了证明其高度的稳健性。
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2022-5-12 08:53:39
第二,所提供的数据是使用两种不同的方法计算的,例如平均支出和支出小数下限。我们使用的统计分布是费米-狄拉克分布和多项式分布。这两种分布都成功地用于描述收入和财富。虽然费米-狄拉克在某种程度上以能够分析费米子等物理粒子的分布而闻名,但多项式在某种程度上因其对动力学系统的适用性而鲜为人知。2.简短的文献综述和理论框架迄今为止,大多数论文在分析收入和财富等宏观经济变量时使用了玻尔兹曼-吉布斯分布、玻色-爱因斯坦分布和对数正态分布。大多数情况下,在统计分析中,作者使用了按收入或财富增长值划分的人口十分位数的数据,计算时间间隔为一年。此外,最常用的十分位数方法/值是为某个十分位数中包含的一部分人口计算的平均值。此外,宏观经济变量中最常被考虑的价值是可支配价值,其他类型的收入,如总收入,几乎完全不被考虑[1-6]。最近,利用统计物理分布分析宏观经济变量出现了新趋势。因此,[7]和[8]使用了新的分布类型,如费米-狄拉克分布和多项式分布。此外,还考虑了用于计算十分位数据不同值的新方法。因此,除了平均收入和平均财富外,收入/财富上限是一种计算收入和财富的方法,它使用的是在十分位中排名越来越高的值中的最高值。
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2022-5-12 08:53:41
据我们所知,芬兰国家统计机构使用了这个术语【9】。第一篇顺便考虑支出分布的论文是[10],它使用费米-狄拉克分布和多项式分布评估了乌干达连续三年的支出分布。对于这些数据,考虑到确定系数的高值,使用的分布证明是成功的。3.方法上一份关于支出分配的文件只载有乌干达的数据,乌干达是一个不发达国家。数据的缺点在于可靠性,因为这类国家在黑市和灰市中占有巨大份额。在目前的论文中,鉴于提供的数据来自英国,并且它们跨越了13年的时间间隔,我们认为它们在探索这些分布的适用性方面更可靠。值得注意的是,提供的一些数据不适用于日历年,但适用于部分跨越连续两年的时间间隔[11]。数据以家庭支出的周值表示。支出是根据收入的十分位数计算的。因此,有两种计算方法。例如,平均支出是属于某一收入十分位数的人的总支出之和,除以收入属于某一收入十分位数特定收入范围的人的数量。关于支出十分位数的下限,我们考虑了收入上限的计算方法,这一术语由芬兰国家统计机构创造[10]。
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2022-5-12 08:53:44
同样,我们使用支出下限一词来指定支出十分位数的下限值。在概率的计算中,我们使用累积分布函数来表示某一支出水平高于我们选择的某一阈值的概率(部分人口)。我们假设,对于无支出(零值),具有较高水平的概率(人口)为100%。假设每个人都需要花费(至少)部分个人收入才能生存和支付生活费用。此外,假设任何人都没有任何收入。尽管排名是根据收入值进行的,但总的来说,收入越高,支出水平就越高。因此,表示收入十分位数的基数越高,该十分位数的支出金额就越高。更正式地说,为平均支出数据描述的方法如下:设x1,x2……………。x10是平均支出每十分之一的分配值。因此,x=0以100%的概率表示在累积分布函数中。类似地,所有其他值都被分配了递减的概率值。设M为累积分布函数的一组图,代表平均支出的概率,以图形表示。所以,M={(0100%),(x1,90%),(x2,80%),(x3,70%),(x4,60%),(x5,50%),(x6,40%),(x7,30%),(x8,20%),(x9,10%),(x10,0%)}。在支出下限的情况下,对于x1=0,相应的概率值为100%,因为所有支出值都较高。
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