Robustness Properties of Inequality Measures
不平等测度的稳健性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确分析收入分布、不平等指标及其对污染的敏感性，直接对应分布测度与分布变化的研究。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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不平等测度的稳健性
- 研究问题
- 收入数据受到污染时，不平等指标对分布水平及其变化的概括会怎样失真，这种敏感性如何随指标性质变化？
- 方法与思路
- 作者用影响函数开展理论分析，以模拟展示污染效应，并考察直接非参数估计与参数模型间接估计，演示后者的稳健程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文分析不平等指标对数据污染的敏感性，演示参数模型下的稳健估计程序，并将分析用于两组微观数据。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对所考察的不平等指标、影响函数的含义、模拟中的污染设定，以及稳健估计如何影响两组数据的结论。
- 阅读边界
- 摘要未列明具体指标、参数分布、污染比例或数值结果，因而无法据此确定哪种指标更稳健，或稳健程序的适用边界。
原文摘要
Inequality measures are often used to summarize information about empirical income distributions. However the resulting picture of the distribution and of changes in the distribution can be severely distorted if the data are contaminated. The nature of this distortion will in general depend upon the underlying properties of the inequality measure. This issue is investigated theoretically using a technique based on the influence function, and the magnitude of the effect is illustrated using a simulation. Both direct nonparametric estimation from the sample, and indirect estimation using a parametric model are considered; in the latter case the application of a robust estimation procedure is demonstrated. The results are applied to two micro-data examples. Copyright 1996 by The Econometric Society.