Dragulescu-Yakovenko收入模型的一种变体

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英文标题：
《A variation of the Dragulescu-Yakovenko income model》
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作者：
Jos\\\'e Mar\\\'ia Sarabia, Faustino Prieto, Vanesa Jord\\\'a
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  In the context of the Dragulescu-Yakovenko (2000) model, we show that empirical income distribution with truncated datasets, cannot be properly modeled by the one-parameter exponential distribution. However, a truncated version characterized by an exponential distribution with two parameters gives an accurate fit.
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中文摘要：
在Dragulescu-Yakovenko（2000）模型的背景下，我们表明，具有截断数据集的经验收入分布不能正确地用单参数指数分布建模。然而，以具有两个参数的指数分布为特征的截断版本提供了精确的拟合。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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PDF下载：
--> A_variation_of_the_Dragulescu-Yakovenko_income_model.pdf (431.86 KB)

2022-6-26 18:55:48 上传

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关键词：Yakov les ESC scu distribution

Dragulescu Yakovenko收入模型的变体JoséMaríA Sarabia、Faustino Prieto、Vanesa Jordá。坎塔布里亚大学经济系，Avenida de los Castros s/n，39005Santander，Spaina摘要在Dragulescu-Yakovenko（2000）模型的背景下，我们表明，具有截断数据集的经验收入分布不能用单参数指数分布来正确建模。然而，以两个参数的指数分布为特征的未加密版本提供了精确的拟合。关键词：个人收入分配；指数分布，自举。1引言根据Dragulescu和Yakovenko（2000），平衡统计力学的基本定律是Boltzmann-Gibbs定律，该定律指出，能量的概率分布 （）扩展，P z C z T式中，T为温度，C为正火常数。利用这一结果并假设一个封闭的经济系统，这些作者证明，对于处于稳定状态的国家，收入遵循指数分布。本文表明，当我们有截断数据时，只有一个参数的经典指数分布（Cho，2014；Dragulescu和Yakovenko，2001a，b）不能很好地模拟经验个人收入分布。例如，这种情况出现在仅包括纳税人的数据集上。我们发现，双参数指数分布可以是合适的模型，而不是单参数模型（见附录A）。通讯作者。电话：+34 942 201635；传真：+34 942 201603。电子邮件地址：sarabiaj@unican.es（J.M。

萨拉比亚）。2数据和方法我们考虑了两个数据集：第一个数据集对应于美国2012年的个人收入，第二个数据集是截断的数据集，其中仅包括英国2011-12年纳税人的个人收入。附录B中的表B1和B2分别显示了所考虑的数据集，这些数据集来自美国人口普查局（2014a，B）和英国税务海关总署（2014）。我们用非线性最小二乘法对这些数据集拟合了单参数指数模型。我们还通过基于引导重采样的Kolmogorov–Smirnov测试方法测试了该模型的拟合优度（有关更多详细信息，请参阅附录a）。最后，我们通过将观测数据与模型的理论累积分布函数（cdf）进行比较，以图形方式对其进行了验证。3结果和讨论一个参数指数分布可以排除，因为它与截断样本的经验个人收入数据相吻合。表1给出了获得的结果：美国和U.KDataset的参数估计、经验KS统计和bootstrap p值。可以看出，在美国数据集的情况下，不能拒绝单参数模型 0.9802 0.05便士, 但它被英国数据集拒绝 0.0000 0.05便士. 图1以图形方式显示了单参数指数模型对美国数据集的适用性，以及在英国的情况下其拟合度较差。相比之下，对于所考虑的两个数据集，不能排除双参数指数分布与经验收入数据的拟合。表2显示了双参数模型的结果：美国和英国数据集的参数估计、经验KS统计和bootstrap p值。

可以看出，两种模型中的p值都非常接近1，在这两种情况下都支持双参数模型。图2以图形方式证实了两个数据集的双参数指数模型的充分性。解释是，虽然scaleparameterσ让我们可以对不同国家的不同规模进行建模，但位置参数θ让我们可以解决数据截断的问题——英国数据集仅包括纳税人。4结论在本文中，我们确认了美国（2012）和英国（2011-12）个人收入分配的指数行为，但考虑的是双参数模型，而不是Cho（2014）考虑的单参数模型；Dragulescu和Yakovenko（2001a，b）。表1：美国（2012年）和英国（2011-12年）数据集单参数指数模型的参数估计、经验KS统计和bootstrap p值。值为0.05p表明指数模型可以以0.05的显著性水平被拒绝。数据集^KSp值支持单参数指数模型。S、 （2012）38065.80.04631150.9802OKU。K、 （2011-12）30678.00.21298670.0000none表2：美国（2012年）和英国（2011-12年）数据集双参数指数模型的参数估计、经验KS统计和bootstrap p值。值为0.05p表明指数模型可以以0.05的显著性水平被拒绝。数据集^^KSp值支持2参数指数模型。S、 （2012）36059.81854.970.04007170.9887OKU。K、 （2011-12）17506.58260.560.04018150.8311OKFig。1、单参数指数分布（实线）的累积分布函数（cdf）图和观测数据。左：美国（2012）。右图：英国（2011-12）。图2：。

2参数指数分布（实线）的累积分布函数（cdf）图和观测数据。左：美国（2012）。右图：英国（2011-12）。致谢：作者感谢经济与竞争部（ECO2010-15455项目）、教育部（FPU AP-2010-4907）和坎塔布里亚大学（Proyectos Puente2014）对这项工作的部分支持。附录A：方法  指数分布（Sarabia，2008）。经典的单参数指数分布根据cdf定义如下： （）Pr（）1 exp，0，0F x x x x x x      根据累积分布函数，双参数指数分布定义如下：  （）Pr（）1 exp，0，0。F x x x x x x           如果θ是截断收入参数，则相应的模型为， XX号.