基于模型的贫困指标测度

摘要：

在这一部分，我们简单地讨论一下常用的三个模型，小域估计的最近发展基本是和这些模型相关的，或者是它们的外推。假定适用于样本数据的模型和总体的模型是相同的，以便没有样本选择偏差。选择抽样域的信息或选择抽样域内的抽样信息，要凭借相关变量的样本选择或响应概率进行，即便是考虑了模型协变量的条件后也是如此。需要注意的是一般情况下，样本模型不同于总体模型。

关键词：

小域估计贫困指标测度经验贝叶斯方法

作者简介：

张会敏:经济学博士，河北大学经济学院教师。主要从事数量经济理论与方法等教学与研究。先后主持和承担3项省部级项目和3项市厅级项目，在CSSCI来源期刊发表论文3篇，出版专著《云南省昆明市低碳发展研究》。

刘超:理学博士，河北大学经济学院教师，大数据挖掘实验室和“社会计算与社会发展研究中心”主要负责人。主要从事自然资源核算、贝叶斯统计和大数据分析等教学与研究。先后主持和承担2项省部级项目和1项市厅级项目；在CSSCI来源期刊发表论文3篇；出版专著《消费者购买决策的驱动因素与机理分析》和《金蝶KIS财务软件实务操作》；学术成果获全国大学生统计建模大赛三等奖，教学成果获河北省教育厅高校创新创业教育改革一等奖。

刘秉龙:法学博士，河北大学经济学院经济学系主任，教授，硕士生导师。主要从事社会主义市场经济理论、合作经济理论等教学与研究。先后主持和承担2项省部级项目和5项市厅级项目，出版教材和专著《政治经济学》《白沟模式研究》《民族地区工业化进程研究》。