Modelowanie logitowe i probitowe w kwalifikacji dobrobytu gospodarstw domowych

• Autorzy: Wojnar J. , Kasprzyk B.

Warianty tytułu

EN

Logit and probit models used for identyfication of households welfare

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Zaprezentowano modele logitowe i probitowe, które mogą być wykorzystywana do identyfikacji nieubogich i ubogich gospodarstw domowych w oparciu o wybrane czynniki społeczno-ekonomiczne.

EN

The aim of this article is to presentat the income poverty of households using the logit and probit models. In the measurement of poverty very important is the establishment which share of persons lives with income below poverty threshold. The logit and probit functions are very useful models to identify the poor/not poor households. Using the empirical data was obtained a good qualification results. Iin these models the determinated family factors which qualify the family as poor or not poor are: savings, the number of persons and number of children in the family. Especially the higher level of education gave the big influence to the decrease of the poverty. The demographic factors indicated the increase of the probability to be the poor family. The estimation of the probit and logit models gives the same comparable results.

• Wydawca: -
• Czasopismo: Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu
• Rocznik: 2010
• Tom: 12
• Numer: 1
• Opis fizyczny: s.275-280,tab.,bibliogr.

Twórcy

autor

Wojnar J.

autor

Kasprzyk B.

Bibliografia

• Batóg B., Wawrzyniak K. 2005: Modele probitowe i logitowe jako podstawa systemu diagnoz na przykładzie sektorów warszawskiej giełdy papierów wartościowych. Prace naukowe KEiS, US, nr 16, s. 33.
• Betti G., Verma V. 2004: A methodology for the study of multi-dimensional aspects of poverty and deprivation proceedings. IAOS-IASS Joint Conference. Invited Paper Section, Amman.
• Cox D.R., Wermuth N. 1992: A comment on the coefficient of determination for binary responses. The American Statistician, vol. 46.
• Cramer J.S. 2004: The early origins of the logit model. Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences, nr 35.
• Gruszczyński M. 2001: Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości. Monografie i Opracowania, nr 490, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Guzik B., Appenzeller D., Jurek D. 2004: Prognozowanie i symulacje. Wyd. AE, Poznań, s. 176.
• Kot S. M. 2000: Ekonometryczne modele dobrobytu. PWN, Warszawa.
• Kurowski P. 2009: Badania nad poziomem i strukturą zmodyfikowanego minimum socjalnego w 2008 r., IPiSS, Warszawa.
• Kurowski P. 2009: Wysokość i struktura minimum egzystencji w 2008r.
• Informacja sygnalna IPiSS. [www.ipiss.com.pl].
• Maddala G.S. 2006: Ekonometria. PWN, Warszawa.
• McFadden D. 1974: The measurement of urban travel demand. Journal of Public Economics, vol 3, s. 303-328.
• Panek T. 2007: Ubóstwo i nierówności. [W:] Statystyka Społeczna (red. T. Panek). PWE, Warszawa.
• Ravallion M., Chen S. 2003: Measuring pro-poor growth. Economics Letters, vol. 78, nr 1.
• Rocznik Demograficzny 2007. 2009: [www.ipiss.com.pl/opracowania_min.html].
• Badania nad poziomem i strukturą zmodyfikowanego minimum socjalnego w 2008 r.
• Sen A.K. 1976: Poverty: An ordinal approach to measurement. Econometrica, vol. 44.
• Sytuacja gospodarstw domowych w świetle wyników badań budżetów gospodarstw domowych. Informacja sygnalna GUS, Warszawa. [www.stat.gov.pl].
• Szukiełojć-Bieńkuńska A. 2005: Miary ubóstwa i wykluczenia społecznego w praktyce i propozycjach Eurostatu. [W:] Ubóstwo i wykluczenie społeczne. Badania. Metody. Wyniki (red. S. Golimowska, E. Tarkowska, J. Kopińska). Instytut Pracy i Spraw Socjalnych, Warszawa.
• Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S. 2003: Prognozowanie ekonomiczne. PWN, Warszawa, s. 310.