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基尼系数与样本信息含量 被引量:13

Gini Coefficient and Information Content of the Sample
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摘要 基尼系数是度量收入不平等的主要指标,采用何种方法估计总体基尼系数取决于样本的信息含量。对于“分组数据”样本,需要使用参数法对总体收入分布或洛伦兹曲线进行假定来估计总体基尼系数。本文提出通过计算样本基尼系数的上下界来检验总体收入分布或洛伦兹曲线假定的正确性,并运用该方法对程永宏(2006)关于农村家庭人均纯收入分布的假定进行了检验。 The Gini coefficient is an important index in measuring inequality. In order to estimate total Gini coefficient, approach choice depends on the information content of the sample. For "grouped data" samples, it needs to use parametric approach assuming a certain pattern of the population distribution of income or the Lorenz curve. This paper proposes a method calculating the bounds of sample Gini coefficient to test whether the assumption is correct. This method is applied to test the distribution assumption of per capita annual net income of rural households in Cheng (2006) .
出处 《数量经济技术经济研究》 CSSCI 北大核心 2007年第2期136-144,共9页 Journal of Quantitative & Technological Economics
关键词 样本信息含量 洛伦兹曲线 样本基尼系数 Information Content of the Sample Lorenz Curve Sample Gini Coefficient
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