关于探索基于ELES模型的中国城镇贫困度量-毕业论文致谢范文

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探索基于ELES模型的中国城镇贫困度量-毕业论文致谢范文

论文预读:探索基于ELES模型的中国城镇贫困度量-毕业论文致谢范文

摘要:随着中国经济增长和城市化速度加快,大量富裕农村人口加入城市行列;科技的发展、知识的更新、产业结构调整使许多城镇人口失业。在此背景下,城镇贫困研究对维护社会稳定和可持续发展有重要的意义。本文运用ELES模型测算了2009年中国各省份城镇贫困线,估计了2009年各省份贫困指标,并通过贫困指标分解,计算了经济增长和收入分配对各省城镇贫困的影响。利用ELES模型估计各省贫困线时,文中采用Bootstrap方法提高了结果的稳健性,考虑到不同收入人群消费的差异性,采用加权最小二乘法进行估计。根据2009年各省贫困估计结果,静态的分析了2009年中国城镇贫困的现状。计算得到扩展线性贫困线后,利用CQ模型对贫困指标进行分解,动态分析了经济增长和收入分配对我国城镇贫困的影响。最后,利用数据可视化技术,采用统计专业软件R,绘制了贫困地图,动态分析了2001-2009年城镇居民可支配收入变化的趋势,基于全国人均可支配收入分析贫困,提供各省份贫困状况变化的基本信息、,分析存在的主要问题及其影响因素。文章创新之处有两小点:(1)采用Bootstrap方法提高了扩展线性模型贫困线结果测算的稳健性,使用扩展线性模型和广义二次模型对各省份进行了贫困度量,提高了结果的可信度;(2)运用数据可视化技术和软件绘制贫困地图,清晰的展示贫困指标和贫困的动态变化趋势。 关键词:ELES模型 城镇贫困度量 Bootstrap方法 贫困地图
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  • 内容摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第1章 引言8-12
  • 1.1 选题背景和意义8-9
  • 1.1.1 选题背景8
  • 1.1.2 选题意义8-9
  • 1.2 文献综述9-10
  • 1.2.1 国外研究现状9-10
  • 1.2.2 国内研究现状10
  • 1.3 本文研究框架及创新10-12
  • 1.3.1 本文研究的思路及基本框架10-11
  • 1.3.2 本文创新之处11-12
  • 第2章 城镇贫困度量的理论与模型12-21
  • 2.1 贫困的度量12-16
  • 2.1.1 基础性贫困度量指标12-13
  • 2.1.2 SEN贫困指标13-16
  • 2.2 ELES(扩展线性支出)模型16-17
  • 2.3 BOOTSTRAP方法17-18
  • 2.4 CQ(广义二次)模型18-19
  • 2.5 贫困指标分解19-20
  • 2.6 贫困地图20-21
  • 第3章 中国城镇贫困度量的实证研究21-30
  • 3.1 数据来源21
  • 3.2 ELES模型设定21-22
  • 3.3 城镇贫困度量模型的估计22-30
  • 3.3.1 ELSE模型估计及结果检验22-23
  • 3.3.2 CQ模型估计及结果检验23-24
  • 3.3.3 城镇贫困指标的对比分析24-30
  • 第4章 贫困指标分解及贫困动态变化趋势研究30-38
  • 4.1 贫困指标分解结果分析30-33
  • 4.2 城镇居民可支配收入的贫困地图动态变化趋势33-38
  • 4.2.1 基于2001年可支配收入的贫困动态变化趋势34-35
  • 4.2.2 基于各年平均可支配收入的贫困动态变化趋势35-36
  • 4.2.3 基于各年按等级划分的贫困动态变化趋势36-38
  • 第5章 结论与研究不足之处38-40
  • 5.1 结论38-39
  • 5.2 研究不足之处39-40
  • 附录40-49
  • 参考文献49-51
  • 后记51

论文随机片段:4.2.3 基于各年按等级划分的贫困动态变化趋势36-38第5章 结论与研究不足之处38-405.1 结论38-395.2 研究不足之处39-40附录40-49参考文献49-51后记51