Decomposição Análise Em Stata Forex

Medida de baixa renda no Canadá: o que as diferentes Linhas e Índices nos dizem Seção 5 Quem contribui mais para a baixa renda global Uma análise de decomposição Diferentes linhas de baixa renda também podem ser avaliadas em grupos de indivíduos, por exemplo, quantificando a contribuição de cada grupo de Indivíduos ao índice agregado. A este respeito, é útil uma análise de decomposição. A análise de decomposição estima a contribuição para baixa renda por cada grupo de indivíduos. Uma linha de baixa renda não pode ser considerada plausível se a análise mostra que os indivíduos cujos recursos são severamente restritos contribuem pouco para as estatísticas gerais de baixa renda. Com esta premissa, examinamos vários grupos de indivíduos que foram independentemente identificados como sendo de alto risco de exclusão social. No contexto canadense, incluem pessoas solteiras de 45 a 59 anos, pais solteiros e seus filhos, indivíduos de famílias nas quais os principais ganhadores de renda são aborígenes fora da reserva, novos imigrantes ou com limitações de trabalho. 1, 1602 Para simplificar, optamos por decompor apenas a baixa incidência de renda. 3 Para fazer isso, classificamos os indivíduos em grupos mutuamente exclusivos. Se classificarmos N indivíduos de uma população em k grupos mutuamente exclusivos, cada grupo com indivíduos n j, então o índice de incidência de baixa renda, P 0. Pode ser decomposto aditivamente como o seguinte, onde P 0j é a incidência de baixa renda do j-ésimo grupo de indivíduos. Neste estudo, classificamos a população canadense em sete grupos mutuamente exclusivos: aqueles que pertencem a um e apenas um dos cinco grupos de alto risco mencionados acima, um grupo de risco múltiplo que consiste em indivíduos que são membros de pelo menos dois dos Os cinco grupos e o resto da população. Assim, por exemplo, uma mãe solitária que não é um imigrante recente, e não um aborígene fora da reserva, não tem limitação de trabalho, pertenceria ao grupo de pais solteiros, enquanto uma mãe solitária que também é imigrante recente seria classificada como pertencente Para o grupo de múltiplos riscos. 4 O resultado da decomposição em várias linhas de baixa renda está incluído na Tabela 5. O quadro mostra que, independentemente da linha de baixa renda, os indivíduos de grupos em risco de exclusão social contribuíram para a baixa renda uma parcela160 desproporcionalmente grande do que sua participação em a população. Entre 2000 e 2007, os grupos de indivíduos em risco representaram 30 a 35 de toda a população, mas contribuíram muito mais para a incidência geral de baixa renda. Em baixos rendimentos de baixa renda (LICO), eles contribuíram de 54 para 60, sob Medidas de renda baixa variáveis ​​(LIM), 53 a 58, em LIM fixo. 53 a 60, e sob a medida de cesta de mercado (MBM), eles representaram 50 a 55. No geral, o resultado mostra que, nenhuma linha de baixa renda tinha vantagem substancial ou sistemática sobre as demais na contagem das contribuições de indivíduos de alto risco Grupos. No entanto, houve algumas diferenças visíveis entre as linhas. Para indivíduos de famílias chefiadas por pessoas com limitações de trabalho, o LICO e as duas linhas de LIM foram um pouco mais fortes do que a linha MBM. Sob o SFR e os dois LIMs. Este grupo de indivíduos contribuiu entre 16 e 20 para baixa incidência de renda, enquanto que sob MBM. Eles contribuíram entre 15 e 18. Mas a MBM e as duas linhas de LIM foram ligeiramente mais fortes do que o LICO na captura de indivíduos de famílias monoparentais. Sob o SFR. Eles contribuíram 8 a 11, enquanto sob as outras três linhas, contribuíram entre 9 e 13 para a incidência. Além disso, indivíduos sujeitos a múltiplos riscos tendem a contribuir mais sob LIM fixo do que nas outras linhas. Sob LIM fixo. Esses indivíduos contribuíram entre 14 e 19 para a baixa incidência de renda, enquanto sob as outras três linhas, contribuíram entre 12 e 17. Mas as duas linhas de LIM pareciam ser mais fracas que o SFR e MBM na captura de indivíduos de famílias cujos principais ganhadores de renda eram recentes Imigrantes. Com as linhas de LIM, esses indivíduos contribuíram tão baixo quanto 4 para a incidência, enquanto sob LICO e MBM. A contribuição mínima destes indivíduos foi de 6. A observação de que indivíduos de famílias encabeçadas por novos imigrantes contribuíram mais sob LMI e MBM do que sob as duas linhas de LIM provavelmente devido a dois fatos. (1) As duas linhas de LIM não levam em consideração as variações de custos de vida entre diferentes localidades, enquanto a MBM. E, em menor medida, o LICO faz, e (2) os novos imigrantes no Canadá optaram pela maioria das vezes por se instalar em grandes cidades. 5 Os limiares MBM e LICO eram altos nas grandes cidades, enquanto os limiares LIM eram independentes do tamanho da cidade e, dado que a renda dos novos imigrantes geralmente era baixa, não era surpreendente que mais novos imigrantes vivessem em grandes cidades foram capturados pelo SFR e MBM do que pelas duas linhas de LIM. 6 Veja. Por exemplo, Buirstein (2005). Os novos imigrantes são definidos como aqueles que viveram no Canadá entre dois e dez anos. Aqueles que viveram no Canadá durante um ano ou menos podem não ter informações de renda completas e, portanto, excluídos. Os outros índices Foster, Greer e Thorbeck (FGT) podem ser igualmente decompostos. Veja Foster et al. (1984). Nem todos os grupos têm interações com outros: um aborígene não pode ser um imigrante recente, embora possa ser um pai solitário e um indivíduo isolado pode ser um imigrante recente, mas não pode ser um pai solitário. Por exemplo, mais de 60 dos imigrantes que chegaram ao Canadá entre 1996 e 2001 instalaram-se em Toronto e Vancouver. Veja Citizenship and Immigration Canada (2005) ou Bernard (2008). Isso pode ser facilmente observado nos quadros A1 a A3 do apêndice, que mostram que os limiares de baixa renda para as grandes cidades são maiores do que aqueles para cidades pequenas ou áreas rurais. De fato, os limiares de MBM para Toronto e Vancouver foram os mais altos do país. Estatísticas: análise de dados e software estatístico Os livros eletrônicos da Stata Press são lidos usando a plataforma de registro VitalSource Bookshelf. O Bookshelf é gratuito e permite que você acesse o seu eBook Stata Press do seu computador, smartphone, tablet ou eReader. Como acessar seu eBook 2) Uma vez conectado, clique em resgatar no canto superior direito. Digite seu código de eBook. O seu código de eBook estará no seu e-mail de confirmação do pedido sob o título de e-books. 3) O eBook será adicionado à sua biblioteca. Você pode então baixar Bookshelf em outros dispositivos e sincronizar sua biblioteca para visualizar o eBook. Bookshelf está disponível no seguinte: Online Bookshelf está disponível on-line a partir de praticamente qualquer computador conectado à Internet, acessando online. vitalsourceusernew. O Office Bookshelf está disponível para o Windows 788.110 (32 e 64 bits). Baixe o software Bookshelf para sua área de trabalho para que você possa visualizar seus eBooks com ou sem acesso à Internet. O Estante de livros iOS está disponível para iPad, iPhone e iPod touch. Baixe o aplicativo móvel Bookshelf da Itunes Store. O Android Bookshelf está disponível para telefones e tablets Android com 4.0 (Ice Cream Sandwich) e mais tarde. Baixe o aplicativo móvel Bookshelf da Google Play Store. Kindle Fire Bookshelf está disponível para Kindle Fire 2, HD e HDX. Faça o download do aplicativo móvel Bookshelf da loja Kindle Fire App. Mac Bookshelf está disponível para Mac OS X 10.8 ou posterior. Baixe o software Bookshelf para sua área de trabalho para que você possa visualizar seus eBooks com ou sem acesso à Internet. Bookshelf permite que você tenha 2 computadores e 2 dispositivos móveis ativados em qualquer momento. Fiquei espantado com o modo VitalSource de apresentar os livros. Tudo parece perfeitamente formatado, mas ainda assim você pode folhear o livro da mesma forma que você viraria uma página muito longa em seu navegador. E o melhor de tudo, sempre que eu tenho meu tablet comigo, meus livros são apenas um deslize. Mdash Michael Mitchell Senior statistician na USC Childrens Data Network. Autor de quatro livros da Stata Press e ex-consultor de estatística da UCLA que vislumbrou e projetou o site UCLA Statistical Consulting Resources. Política de devolução para eBooks Os eBooks da Stata Press não são reembolsáveis ​​e não reembolsáveis. Comentário do grupo técnico Stata A Practitioners Guide to Stochastic Frontier Analysis Usando Stata by Subal C. Kumbhakar, Hung-Jen Wang e Alan P. Horncastle fornece uma excelente introdução à análise estocástica da fronteira. Este livro fornece apresentações excepcionais para tópicos iniciantes e avançados nesta área e exemplos de Stata usando o código escrito pelos autores. Depois de fornecer uma introdução ao tópico, o livro fornece uma excelente pesquisa de todos os tópicos essenciais no campo. O livro faz um ótimo trabalho para tornar a economia básica e as estatísticas básicas acessíveis a uma ampla audiência sem baixar o nível ou omitir tópicos importantes. Os autores oferecem uma boa mistura de intuição, matemática e exemplos da Stata. Professores, estudantes de pós-graduação e pesquisadores encontrarão este livro útil na sala de aula e para auto-estudo em preparação para projetos de pesquisa. Tabela de conteúdos Ver a tabela de conteúdos gtgt PARTE I INFORMAÇÕES GERAIS 1.1 O que é este livro 1.2 Quem deve ler este livro 1.3 A estrutura deste livro 2 Funções de produção, distância, lucro e lucro 2.1 Introdução 2.2 Função de produção e eficiência técnica 2.2 .1 Ineficiência técnica orientada por entrada e saída 2.2.2 Ineficiência técnica não-neutra 2.3 Estatísticas das funções de produção 2.3.1 Homogeneidade e retornos à escala 2.3.2 Substituibilidade 2.3.3 Separabilidade 2.3.4 Mudança técnica 2.4 Transformação das funções de produção 2.5 Funções funcionais das funções de produção 2.5.1 Função de produção Cobb-Douglas (CD) 2.5.2 Função de produção generalizada (GPF) 2.5.3 Função de produção transcendental 2.5.4 Função de produção Translog 2.6 Tecnologia de produção de saída múltipla (Funções de distância ) 2.6.1 Funções de Distância 2.6.2 A Função de Transcrição de Distância de Entrada 2.6.3 A Função de Distância de Saída Translog 2.7 A Transformação F Unção Formulação 2.7.1 A função de transformação com ineficiência 2.8 Inocuidade alocativa 2.8.1 Minimização de custos e ineficiência alocativa 2.8.2 Maximização de lucro e ineficiência alocativa 2.9 A função de produção indireta PARTE II APROXIMAÇÃO DE EQUAÇÃO ÚNICA: PRODUÇÃO, CUSTO E LUCRO 3 Estimativa de Técnico Eficiência em modelos de fronteira de produção usando dados transversais 3.1 Introdução 3.2 Eficiência técnica orientada para saída 3.3 Métodos de estimativa: abordagens livres de distribuição 3.3.1 OLS corrigido (COLS) 3.3.2 Desvio absoluto médio corrigido (CMAD) 3.3.3 Abordagem da Fronteira Espessa 3.4 Métodos de estimativa: Estimadores de máxima probabilidade 3.4.1 Teste de Skewness em Residuais OLS 3.4.2 Suposições Distribucionais Paramétricas 3.4.3 Distribuição Médio-Normal 3.4.4 Distribuição Normal Truncada 3.4.5 Distribuição Truncada com a Propriedade Escalada 3.4.6 O Exponencial Distribuição 3.5 Ineficiência Técnica Orientada a Entrada 3.6 Endogeneidade e Divertimento de Distância de Entrada e Saida Citações 4 Estimativa da eficiência técnica em modelos de fronteira de custos usando dados transversais 4.1 Introdução 4.2 Ineficiência técnica orientada para entrada 4.2.1 Homogeneidade de preços 4.2.2 Monotonicidade e concavidade 4.3 Métodos de estimação: abordagens livres de distribuição 4.3.1 OLS corrigidos 4.3.2 Casos com pouca variação nos preços das entradas 4.3.3 Abordagem da fronteira grossa 4.3.4 TFA com base em regressão cuidadosa 4.4 Métodos de estimativa: Estimadores de máxima probabilidade 4.4.1 Teste de esqueleto em resíduos residuais de OLS 4.4.2 Distribuição semestral 4.4.3 Os modelos Truncated-Normal, Escalação e Exponencial 4.5 Ineficiência Técnica Orientada para Saída 4.5.1 Entradas Quasi-Fixas 4.5.2 Métodos de Estimação 5 Estimativa da Eficiência Técnica em Modelos de Fronteira de Lucro Usando Dados Secundários 5.1 Introdução 5.2 Ineficiência Técnica Orientada para o Saída 5.3 Métodos de estimativa: Abordagens sem distribuição 5.4 Métodos de estimativa: Estimadores de máxima probabilidade 5.5 Ineficiência técnica orientada por entrada 5.6 Estimativa M Métodos de estimativa: estimativas de máxima probabilidade PARTE III MODELOS DO SISTEMA COM DADOS TRANSFRONTEIROS 6 Estimativa da Eficiência Técnica nos Modelos de Fronteira de Custos Usando Modelos do Sistema com Dados Secundários 6.1 Introdução 6.2 Saída Única, Ineficiência Técnica Orientada a Entrada 6.3 Métodos de estimativa: abordagem livre de distribuição 6.4 Métodos de estimativa: Estimadores de máxima probabilidade 6.4.1 Heteroscedasticidade, efeitos marginais, índice de eficiência e intervalos de confiança 6.5 Saídas múltiplas, ineficiência técnica orientada por entrada 6.6 Métodos de estimação 6.7 Saídas múltiplas, ineficiência técnica orientada para saída 7 Estimativa da Eficiência Técnica em Modelos de Fronteiras de Lucro Usando Modelos de Sistema com Dados Secundários 7.1 Introdução 7.2 Saída Única, Ineficiência Técnica Orientada para Saídas 7.3 Métodos de Estimativa: Abordagens Livre de Distribuição 7.4 Métodos de Estimativa: Sistema de Equações de Compartilhamento, Estimadores de Máxima Verossimilhança 7.5 Estimativa Métodos: eu Representando premissas de homogeneidade, estimadores de máxima verossimilhança 7.6 Saída única, ineficiência técnica orientada por entrada 7.7 Tecnologia de saída múltipla 7.7.1 Ineficiência técnica orientada para saída 7.7.2 Métodos de estimativa PARTE IV A APROXIMAÇÃO PRIMÁRIA 8 Estimativa da eficiência técnica e alocativa em modelos de fronteira de custos usando Modelos do sistema com dados transversais: uma abordagem do sistema primitivo 8.1 Introdução 8.2 Abordagem do sistema de custos com ineficiência técnica e alocativa 8.3 A abordagem do sistema primordial com ineficiência técnica e alocativa 8.4 Métodos de estimativa quando a fórmula algébrica pode ser derivada 8.4.1 O Cobb-Douglas Função de Produção 8.4.2 Função de Produção Generalizada 8.5 Métodos de Estimativa Quando a Fórmula Algebraica não pode ser Derivada 8.5.1 Função de Produção do Translog 9 Estimativa da Eficiência Técnica e Alocativa em Modelos de Fronteira de Lucros Usando Modelos do Sistema com Dados Secundários: Uma Abordagem do Sistema Primordial 9.1 Introdução 9.2 A aplicação de recursos de lucro Roach 9.3 A Abordagem Primordial da Maximização de Lucros com Ineficiência Técnica e Alocativa 9.4 Métodos de Estimativa: Estimadores de Máxima Probabilidade 9.4.1 Efeito de Ineficiência Técnica e Alocativa no Lucro PARTE V APROXIMAÇÃO DE EQUAÇÃO ÚNICA COM DADOS DO PAINEL 10 Estimativa da Eficiência Técnica em Modelos de Painéis de Equação Única 10.1 Introdução 10.2 Modelos de Ineficiência Técnica Invariante no Tempo (Distribuição-Livre) Modelos 10.2.1 O Modelo de Efeitos Fixos (Schmidt e Sickles 1984) 10.2.2 O Modelo de Efeitos Aleatórios 10.3 Modelos de Ineficiência Técnica Variação de Tempo 10.3.1 Ineficiência Técnica Variável de Tempo Modelos que usam abordagens livres de distribuição 10.3.2 Modelos de ineficiência variáveis ​​no tempo com componentes deterministas e estocásticos 10.4 Modelos que separam a heterogeneidade da empresa da ineficiência 10.5 Modelos que se separam Persistentes e Ineficiência variável no tempo 10.5.1 O modelo de efeitos fixos 10.5.2 O aleatório - Effects Model 10.6 Modelos que separam efeitos firmes, ineficiência persistente e tempo-variável Ineficiência 11 Produtividade e Descomposição de Rentabilidade 11.1 Introdução 11.2 Produtividade, Eficiência Técnica e Rentabilidade 11.3 Produção e Rentabilidade Decomposição 11.3.1 Decomposição da Produtividade de Fator Total: A Abordagem da Função de Produção 11.3.2 Decomposição de Produtividade: Abordagem da Função de Custo 11.3.3 Saídas Múltiplas PARTE VI PROCURANDO 12 Olhando para a frente 12.1 Modelos de classe latente 12.2 Modelos SF de zero-ineficiência 12.3 Seletividade em modelos SF 12.4 Modelagem de saídas e saídas erradas que separam a eficiência técnica da eficiência ambiental 12.5 Modelos SF de dois níveis 12.6 Modelos SF com funções Copula (para introduzir correlações Entre os Termos de Ruído e Ineficiência) 12.7 Modelos de SF não paramétricos e semiparamétricos 12.8 Hipóteses de distribuição de teste A Derivação das funções de probabilidade de modelos de fronteira de equação única B Derivando as estimativas de eficiência C Derivando intervalos de confiança D Bootstrapping Erros padrão de efeitos marginais no Ineff Eficiência E Programas e Comandos de estimativa E.1 Baixe e instale os programas escritos pelo usuário E.2 Faça o download dos dados empíricos e dos arquivos E.3 Modelos transversais e utilitários básicos E.3.1 sfmodel E.3.2 sfinit E.3.3 Sfsrch E.3.4 sftransform E.3.5 sfpredict E.3.6 sfmixtable E.4 Modelos do sistema E.4.1 sfsystem E.4.2 showini E.4.3 sfsysemprofitshares E.5 Modelos de dados do painel E.5.1 sfpan E.5.2 sffixeff E.6 Modelos primários E .6.1 sfprim E.6.2 sfcstcompare E.6.3 sfpftcompare