Messung wirtschaftlicher Ungleichheit

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Messung wirtschaftlicher Ungleichheit

Ambros P. Lüthi

(Lecture notes in economics and mathematical systems, 189)

Springer, 1981

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注記

Bibliogrpahy: p. [278]-283

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内容説明・目次

目次

1. Einleitung.- 2. Zur Problematik der Ungleichheitsmessung.- 2.1. Ungleichheit, ein komplexes Phanomen.- 2.2. Einkommens- und Vermoegensdefinition.- 2.3. Probleme bei Messung und Interpretation.- 2.4. Graphische Darstellung der Ungleichheit.- 3. Ungleichheitsmasse.- 3.1. Eigenschaften von Ungleichheitsmassen.- 3.2. Gebrauchliche Ungleichheitsmasse.- 3.2.1. Der Gini-Index.- 3.2.2. Die relative mittlere Abweichung und das Mass von Kuznets.- 3.2.3. Der Variationskoeffizient.- 3.2.4. Die logarithmische Varianz.- 3.2.5. Das Mass von Theil.- 3.2.6. Die Masse von Atkinson, Sen und Dalton.- 3.3. "Linke" und "rechte" Ungleichheitsmasse.- 3.4. "Zentristische" Ungleichheitsmasse.- 4. Die Sensitivitaet von Ungleichheitsmassen.- 4.1. Beurteilung der Sensitivitat.- 4.2. Verteilungsabhangigkeit der Sensitivitat.- 5. Ungleichheitsmasse fuer Geschichtete Daten.- 5.1. Problemstellung.- 5.2. Modifizierte Ungleichheitsmasse fur geschichtete Daten.- 5.3. Minimale und maximale Ungleichheit infolge Schichtung.- 5.3.1. Kurven minimaler und maximaler Ungleichheit.- 5.3.2. Schatzung der Schichtgrenzen von Verteilungen.- 5.3.3. Stutzstellen der Lorenzkurve maximaler Ungleichheit.- 5.3.4. Minimale und maximale Ungleichheit verschiedener Masse.- 6. Interpolation der Lorenzkurve und Schaetzung des Gini-Index.- 6.1. Problematik der Interpolation der Lorenzkurve.- 6.2. Hermite'sche Interpolation der Lorenzkurve.- 6.3. Kegelschnitt-Interpolation der Lorenzkurve.- 6.4. Mittelwert erhaltende quadratische Interpolation der Lorenzkurve.- 6.5. Empirischer Test der Interpolationsmethoden.- 7. Schaetzung von Ungleichheitsmassen bei Geschichteten Daten.- 7.1. Die Verwendung von interpolierten Lorenzkurven fur die Schatzung von Ungleichheitsmassen.- 7.2. Konvergenzverhalten von Ungleichheitsmassen.- 7.3. Die Mittelwert erhaltende quadratische Interpolation (MEQ): Eine neue Methode zur Schatzung von Ungleichheitsmassen bei geschichteten Daten.- 7.3.1. Lineare Grenzen fur alle Ungleichheitsmasse.- 7.3.2. Interpolation der Verteilungsfunktion und strikt konvexe Interpolation der Lorenzkurve.- 7.3.3. Transformation zur Anpassung an Pareto-Verteilungen.- 7.3.4. Schatzung von Kompromisswerten fur verschiedene Ungleichheitsmasse.- 7.3.5. Ein einfacher Schatzwert fur den Gini-Index durch Integration der MEQ-Interpolation.- 7.3.6. Schatzung von ersten Ableitungen, wenn die Klassengrenzen nicht bekannt sind.- 7.3.7. Test der Robustheit der Interpolation.- 7.4. Beurteilung der Veranderung der Ungleichheit bei Zeitreihen.- 7.5. Beurteilung der Ungleichheit bei unterschiedlichen Querschnitten.- 8. Dynamische Ungleichheitsmessung.- 8.1. Ungleichheit und Mobilitat.- 8.2. Einkommensmobilitat und Periodenlange.- 8.3. Stochastische Messung der Mobilitat.- 8.3.1. Problemstellung.- 8.3.2. Axiomatik von A.F. Shorrocks.- 8.3.3. Eine konsistente Axiomatik.- 8.3.4. Neue stochastische Mobilitatsmasse.- 8.3.5. Empirischer Test dieser Masse.- Anhang: Daten und Programme.- A1. Verwendete geschichtete Daten.- A2. Fortran-Programme und -Subroutinen.- Namen-und Sachverzeichnis.

「Nielsen BookData」 より

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詳細情報

  • NII書誌ID(NCID)
    BA05049769
  • ISBN
    • 3540107002
    • 0387107002
  • 出版国コード
    gw
  • タイトル言語コード
    ger
  • 本文言語コード
    ger
  • 出版地
    Berlin ; New York
  • ページ数/冊数
    ix, 287 p.
  • 大きさ
    25 cm
  • 分類
  • 親書誌ID
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