Large Sample Theory of Some Measures of Income Inequality
若干收入不平等测度的大样本理论AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究收入不平等指标及其抽样分布，涉及收入分布特征的估计与推断，因此归入分位数与分布方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
若干收入不平等测度的大样本理论
- 研究问题
- 如何建立均值偏差、Pietra 比率及其他收入不平等指标的大样本理论，使实际样本中的指标估计能够支持统计推断？
- 方法与思路
- 作者拟将此前用于其他问题的方法移植至收入不平等测度，研究均值偏差、Pietra 比率及文中另一组指标的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要将多种收入不平等测度纳入大样本分析，并指出部分测度估计收入分布中的参数，使相应估计量的渐近理论更加复杂。
- 阅读关注点
- 核对各指标定义、抽样与矩条件、收入分布参数的估计方式，以及所得极限分布能否支持可操作的标准误和置信区间。
- 阅读边界
- 摘要未给出极限分布形式、方差公式或正则条件，也未报告有限样本表现，不能直接据此构造推断程序或判断指标估计精度。
原文摘要
THE MEASUREMENT of economic inequality is a timely and important topic. Often the Gini index or the entire Lorenz curve is used; however, the relative mean deviation (or Pietra ratio) has been used by Schutz [9] and Budd [1] to study United States data. Eltet6 and Frigyes [2] developed new measures to aid in their analysis of Hungary's income distribution, and Kondor [6] has shown that these new indices are related to the relative mean deviation. In order to draw valid conclusions from actual samples, one needs to know the sampling distribution of the statistic used to estimate the measure of inequality. The purpose of the present paper is to adapt methods used by the author [3 and 4] in another context to obtain the large sample theory of the mean deviation, Pietra ratio, and the measures of Eltet6 and Frigyes. Since several of these measures estimate some parameters of the underlying income distribution function, the asymptotic theory of the estimators is more complicated than might appear at first glance.