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贫困指标测度的研究范式与机理分析 版权信息
- ISBN：9787520152020
- 条形码：9787520152020 ; 978-7-5201-5202-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
贫困指标测度的研究范式与机理分析 本书特色
基于嵌套误差模型，本书运用经验贝叶斯方法估计非线性小域总体参数——贫困指标，特别是非线性参数。嵌套误差线性回归模型是一个特殊的超总体模型，它可以用来估计经验贝叶斯预测值。本书把这种方法应用于中国精准扶贫背景下贫困指标的随机模拟分析。借助模拟分析方法，贫困指标经验*预测值在有偏性和均方误差方面表现良好。模拟实验的结果表明：所提出的经验*估计量的变异系数对于几乎所有领域的直接估计值显著降低；EB方案的估测要优于直接估值和ELL方案估值；自举程序生成的贫困测量值采用自举重复的方法来求均值，ELL方案会获得一个比直接估值更低的效率。
贫困指标测度的研究范式与机理分析 内容简介
基于嵌套误差模型，本书运用经验贝叶斯方法估计非线性小域总体参数——贫困指标，特别是非线性参数。嵌套误差线性回归模型是一个特殊的超总体模型，它可以用来估计经验贝叶斯预测值。本书把这种方法应用于中国精准扶贫背景下贫困指标的随机模拟分析。借助模拟分析方法，贫困指标经验很优预测值在有偏性和均方误差方面表现良好。模拟实验的结果表明：所提出的经验很优估计量的变异系数对于几乎所有领域的直接估计值显著降低；EB方案的估测要优于直接估值和ELL方案估值；自举程序生成的贫困测量值采用自举重复的方法来求均值，ELL方案会获得一个比直接估值更低的效率。
贫困指标测度的研究范式与机理分析 目录
绪论／1
**节 研究背景、研究目的和意义／1
第二节 国内外文献综述与研究现状／11
第三节 基本思路、结构和研究内容／22
第四节 创新之处／28
**章 贫困指标测度经典理论／29
**节 阿马蒂亚·森之前的贫困指标测度／29
第二节 阿马蒂亚·森贫困指标体系及贫困理论／30
第二章 贫困指标测度经典模型与方法／34
**节 FGT模型及其贫困分解指数的优点／34
第二节 ELL贫困指标测度方法／38
第三章 基于设计的贫困指标测度／44
**节 小域估计的理论背景及说明／44
第二节 基于设计的小域估计／48
第三节 基于设计的贫困指标的直接估计／57
第四章 基于模型的贫困指标测度／60
**节 基于模型的小域估计／60
第二节 信息抽样和非响应下的小域估计／97
第三节 模型的选择和检验／102
第四节 基于模型的贫困指标测度的小域估计／111
第五章 精准扶贫背景下贫困指标测度的随机模拟分析／116
**节 贫困指标测度的模型与方法／116
第二节 精准扶贫背景下贫困指标测度的模拟实验／123
第三节 贫困数据的来源与相关指标说明／131
第四节 精准扶贫背景下贫困指标测度的随机模拟分析／134
第六章 精准扶贫背景下贫困指标测度的大数据分析／145
**节 精准扶贫与大数据／145
第二节 基于大数据的贫困指标测度方法研究／148
第七章 结论与展望／154
**节 研究结论与不足／154
第二节 对未来的展望／156
参考文献／159
附录／170
附录1 R语言程序／170
附录2 专有名词缩写（按字母顺序排序）／191
**节 研究背景、研究目的和意义／1
第二节 国内外文献综述与研究现状／11
第三节 基本思路、结构和研究内容／22
第四节 创新之处／28
**章 贫困指标测度经典理论／29
**节 阿马蒂亚·森之前的贫困指标测度／29
第二节 阿马蒂亚·森贫困指标体系及贫困理论／30
第二章 贫困指标测度经典模型与方法／34
**节 FGT模型及其贫困分解指数的优点／34
第二节 ELL贫困指标测度方法／38
第三章 基于设计的贫困指标测度／44
**节 小域估计的理论背景及说明／44
第二节 基于设计的小域估计／48
第三节 基于设计的贫困指标的直接估计／57
第四章 基于模型的贫困指标测度／60
**节 基于模型的小域估计／60
第二节 信息抽样和非响应下的小域估计／97
第三节 模型的选择和检验／102
第四节 基于模型的贫困指标测度的小域估计／111
第五章 精准扶贫背景下贫困指标测度的随机模拟分析／116
**节 贫困指标测度的模型与方法／116
第二节 精准扶贫背景下贫困指标测度的模拟实验／123
第三节 贫困数据的来源与相关指标说明／131
第四节 精准扶贫背景下贫困指标测度的随机模拟分析／134
第六章 精准扶贫背景下贫困指标测度的大数据分析／145
**节 精准扶贫与大数据／145
第二节 基于大数据的贫困指标测度方法研究／148
第七章 结论与展望／154
**节 研究结论与不足／154
第二节 对未来的展望／156
参考文献／159
附录／170
附录1 R语言程序／170
附录2 专有名词缩写（按字母顺序排序）／191
展开全部
贫困指标测度的研究范式与机理分析 作者简介
张会敏，1974年生，河北人。1999年毕业于河北师范大学数学教育专业，获学士学位；2003年毕业于河北大学经济统计学专业，获硕士学位；2015年毕业于天津财经大学数量经济学专业，获博士学位。现为河北大学经济学院教师，主要从事数量经济理论与方法教学研究。先后主持和主研承担3项省部项目和3项市厅级项目；在CSSCI来源期刊发表论文三篇；出版《云南省昆明市低碳发展研究》著作一部。
刘超，1985年生，河北人。2008年毕业于河北经贸大学工商管理专业，获学士学位；2011年毕业于天津财经大学企业管理专业，获硕士学位；2016年毕业于天津财经大学统计学专业，获博士学位。现为河北大学经济学院教师，大数据挖掘实验室和“社会计算与社会发展研究中心”的主要负责人。主要从事自然资源核算、贝叶斯统计和大数据分析等教学与研究。先后主持和主研承担2项省部项目和1项市厅级项目；在CSSCI来源期刊发表论文三篇；出版《消费者购买决策的驱动因素与机理分析》和《金蝶KIS财务软件实务操作》著作两部；学术成果获全国大学生统计建模大赛三等奖，教学成果获河北省教育厅高校创新创业教育改革一等奖。张会敏，1974年生，河北人。1999年毕业于河北师范大学数学教育专业，获学士学位；2003年毕业于河北大学经济统计学专业，获硕士学位；2015年毕业于天津财经大学数量经济学专业，获博士学位。现为河北大学经济学院教师，主要从事数量经济理论与方法教学研究。先后主持和主研承担3项省部项目和3项市厅级项目；在CSSCI来源期刊发表论文三篇；出版《云南省昆明市低碳发展研究》著作一部。
刘超，1985年生，河北人。2008年毕业于河北经贸大学工商管理专业，获学士学位；2011年毕业于天津财经大学企业管理专业，获硕士学位；2016年毕业于天津财经大学统计学专业，获博士学位。现为河北大学经济学院教师，大数据挖掘实验室和“社会计算与社会发展研究中心”的主要负责人。主要从事自然资源核算、贝叶斯统计和大数据分析等教学与研究。先后主持和主研承担2项省部项目和1项市厅级项目；在CSSCI来源期刊发表论文三篇；出版《消费者购买决策的驱动因素与机理分析》和《金蝶KIS财务软件实务操作》著作两部；学术成果获全国大学生统计建模大赛三等奖，教学成果获河北省教育厅高校创新创业教育改革一等奖。
刘秉龙，1966年生，河北人。1988年毕业于河北大学经济系政治经济学专业，经济学学士学位；1998年毕业于首都经济贸易大学商业经济专业，经济学硕士学位；2006年毕业于中央民族大学经济学院民族经济，法学博士学位；2004年1月至5月，加拿大UNBC大学进修。现为河北大学经济学院经济学系主任，教授，硕士生导师。主要从事社会主义市场经济理论、合作经济理论等教学与研究。先后主持和主研承担2项省部项目和5项市厅级项目；出版教材和专著三部。
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