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贫困测量的贝叶斯方法

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本调查文件回顾了最近有关贫困测量的贝叶斯文献。在介绍贝叶斯统计之后，我们展示了贝叶斯模型批评如何有助于修订国际贫困线。使用对数正态混合模型对收入进行建模，我们得出FGT、Watts和Sen贫困指数的后验分布，然后是TIP曲线（附有德国儿童贫困的说明），最后是增长关联曲线。以英国数据为例，详细分析了限制随机优势度与TIP和GIC优势度的关系。使用面板数据，我们展示了如何将贫困分解为总贫困、长期贫困和暂时贫困，并在引入再分配时比较了东德的儿童和成人贫困。当面板不可用时，使用吉布斯采样器构建伪面板。我们通过研究隔离墙对被占领西岸贫困进入和贫困持续的影响来说明贫困动态。

建议引用

  • Michel Lubrano和周迅，2021年。"贫困测量的贝叶斯方法,"AMSE工作文件2133，法国艾克斯马赛经济学院。
    • 手柄：RePEc：目标：wpaimx:2133
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    2. Michel Lubrano和周迅，2023年。"贫困测量的贝叶斯方法,"打印后哈尔什-04135764，哈尔。
    3. 埃德温·福里埃-尼古拉伊和米歇尔·卢布拉诺，2020年。"TIP曲线的贝叶斯推断：在德国儿童贫困问题中的应用,"经济不平等杂志，施普林格；经济不平等研究学会，第18卷（1），第91-111页，3月。
    4. 埃德温·福里埃-尼古拉伊和米歇尔·卢布拉诺，2021年。"参数增长关联曲线的贝叶斯推断,"经济不平等研究，摘自：《经济不平等研究：贫困、不平等和冲击》，第29卷，第31-55页，翡翠集团出版有限公司。
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