该文章提出了一种基于条件矩的方法,从面板数据中估计个体或家庭层次的发展韧性。通过建立福利函数,该函数能够根据不同条件下的数据计算多个统计量,从而描述福利水平。这一福利函数的独特之处在于,它允许福利水平随时间展现出非线性的变化趋势。这一方法的目标可能在于更精确地捕捉个体或家庭福利水平的变化,并且在处理非...
最后,假设出家庭福利的分布形式,根据条件均值和条件方差估计出家庭福利的条件概率密度函数和累计概率密度函数,将发展韧性定义为家庭在时间的福利高于某个标准阈值的概率: 为累计概率密度函数。本文的也就是 TLU 是非负的,因此假设家庭福利服从泊松分布,并使用广义线性模型 (GLM) 进行最大似然估计。通过计算家庭福利水平...
最后,假设出家庭福利的分布形式,根据条件均值和条件方差估计出家庭福利的条件概率密度函数和累计概率密度函数,将发展韧性定义为家庭在时间的福利高于某个标准阈值的概率: 为累计概率密度函数。本文的也就是 TLU 是非负的,因此假设家庭福利服从泊松分布,并使用广义线性模型 (GLM) 进行最大似然估计。通过计算家庭福利水平...
以下测算家庭发展韧性的基本逻辑: 首先,假设家庭福利 (也就是后文的家庭幸福变量) 服从一阶马尔科夫过程。在这篇论文中,对于牧民家庭而言,家畜是主要生产资产,其动态变化对于整体幸福至关重要,因此家畜持有量 (TLU)是衡量幸福的指标。家庭福利具体设定如下: Wit=∑γ=14β^MγWi,t−1γ+δMXit+μMitWit...