8. WYKLUCZENIE SPOŁECZNE Ubóstwo i nierówności dochodowe Tomasz Panek Metoda pomiaru i analizy ubóstwa
|
|
- Kamila Biernacka
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Diagoza społecza WYKLUCZENIE SPOŁECZNE 8.. Ubóstwo i ierówości dochodowe Tomasz Paek 8... Metoda pomiaru i aalizy Zdefiiowaie kategorii jest pierwszym i zarazem kluczowym krokiem a drodze jego pomiaru. Wybór kokretej defiicji ma podstawowe zaczeie dla uzyskaych wyików tego pomiaru (Hageaars, 986). W zależości od tej defiicji róże grupy społeczeństwa mogą zostać uzae za ajbardziej zagrożoe ubóstwem. Jedocześie sposób zdefiiowaia i metody jego pomiaru wpływają a sposób tworzeia programów, formułowaych przez politykę społeczą, akierowaych a ograiczeie. Występujące w praktyce rozbieżości w oceach, a w astępstwie rozbieżości, co do kocepcji walki z ubóstwem, są spowodowae brakiem precyzyjej i ogólie akceptowaej defiicji tego zjawiska. Poadto kategoria ta jest zmiea w czasie i zróżicowaa terytorialie (Se, 983). We wszystkich defiicjach występujących w literaturze przedmiotu ubóstwo wiązae jest z faktem iezaspokojeia pewych podstawowych potrzeb a pożądaym poziomie (Drewowski, 977, Paek 007). Formułowae w literaturze przedmiotu defiicje mają a tyle ogóly charakter, że ie wzbudzają większych sporów i są w zasadzie powszechie akceptowale. Akceptacja ta wyika z faktu, że pozostawiają oe otwartymi podstawowe kwestie będące przedmiotem wielu kotrowersji, a miaowicie, które potrzeby ależy traktować jako podstawowe oraz jaki poziom ich zaspokojeia ależy uzać za pożąday. W prezetowaej aalizie przyjęto tzw. fiasową defiicję (Paek, 0). Ubóstwem będziemy określali sytuację, w której gospodarstwo domowe ie dyspouje wystarczającymi środkami fiasowymi (zarówo środkami pieiężymi w postaci dochodów bieżących i dochodów z poprzedich okresów jak i w formie agromadzoych zasobów materialych) pozwalających a zaspokojeie jej podstawowych potrzeb. Ubóstwo jest w tym przypadku traktowae jako jede z wymiarów wykluczeia społeczego, a miaowicie wymiar fiasowy. Ubóstwem ie jest atomiast sytuacja związaa z pozbawieiem możliwości zaspokojeia podstawowych potrzeb przez gospodarstwo domowe wyikająca z iych przyczy iż fiasowe jak a przykład z iepełosprawości człoków gospodarstwa domowego czy też iskiego poziomu ich wykształceia. W oceach zastosowao agregatowe ideksy. Są to formuły statystycze agregujące idywiduale mieriki (dotyczące pojedyczych gospodarstw domowych) umożliwiające ocey tego zjawiska w skali kraju, w przekrojach terytorialych czy też dla grup typologiczych gospodarstw domowych. Ze względu a fakt, że ie istieje jeda uiwersala formuła w tym zakresie, w badaiach stosuje się róże formuły ideksów agregatowych dostarczających iformacji o różych aspektach. Ideksy kocetrują się a czterech jego podstawowych aspektach a miaowicie: zasięgu, głębokości, itesywości i dotkliwości. W aalizach zjawiska iezwykle waża jest ocea zmia tego zjawiska w czasie. W badaiu przeprowadzoo aalizę mobilości gospodarstw domowych ze względu a przyależość do sfery. Oceę mobilości oparto a tabelach przepływów. Poadto a podstawie tabel przepływów zostały oszacowae ideksy mobilości. Szczegółowe iformacje a temat metodyki badaia przyjętej w iiejszym opracowaiu zajdują się w Aeksie Wyiki aalizy sfery i ierówości 8... Zasięg i głębokość Ideksy wykorzystywae w aalizach zawierają podstawowe iformacje staowiące cel każdego badaia. Ze względu a umowość pojęcia graica ie ależy jedak przeceiać wagi iformacji, jaką wskaźiki te iosą. Zaczie istotiejsze z puktu realizowaych celów badaia są zmiay ich wartości w czasie oraz rozkłady w przekroju wyróżioych grup typologiczych gospodarstw domowych. Wartość obliczaego przez Istytut Pracy i Spraw Socjalych miimum egzystecji, staowiącego graicę dla jedoosobowych gospodarstw domowych pracowików, przyjęto dla 0 r. a poziomie 480 zł. Ze względu a sposób defiicji kategorii miimum egzystecji (por. Aeks 4) ależy traktować go jako graicę skrajego. W przypadku ujęcia subiektywego będziemy stosować termi graica iedostatku, gdyż gospodarstwa domowe wskazując a ajiższy poziom dochodów iezbędych do związaia końca z końcem, staowiący jede z parametrów decydujących o wartości tej graicy (por. Aeks 4), biorą pod uwagę wyższy poziom dochodów od poziomu dochodów zabezpieczających wyłączie miimum egzystecji. Graicę iedostatku w ujęciu subiektywym oszacowao dla gospodarstw domowych jedoosobowych a poziomie 55 zł. Jest oa poad 3 razy wyższa iż w ujęciu obiektywym. Ozacza to, że aspiracje gospodarstw domowych odośie ich
2 Diagoza społecza 0 39 sytuacji dochodowej zapewiającej zaspokojeie potrzeb a akceptowalym przez ie miimalym poziomie są zacząco wyższe iż wyika to z miimalych orm ustalaych w tym zakresie przez ekspertów. Gospodarstwa domowe porówują po prostu swoją sytuację materialą z sytuacją gospodarstw lepiej od ich sytuowaych fiasowo. Poiżej graicy skrajego żyło w Polsce w marcu/kwietiu 0 r. 4,0 proc. gospodarstw domowych (według ujęcia obiektywego), a poiżej graicy iedostatku (według ujęcia subiektywego) 36,8 proc. gospodarstw (tabele 8.. i 8..5). Wielkości te ależy uzać jedak za zawyżoe, gdyż gospodarstwa domowe mają zazwyczaj tedecję do zaiżaia swoich dochodów w składaych deklaracjach. Ideksy głębokości osiągęły 5,3 proc. w ujęciu obiektywym oraz 8,7 proc. w ujęciu subiektywym (tabele 8.. i 8..5). Ozacza to, że przecięty dochód ekwiwalety grupy gospodarstw domowych skrajie ubogich był w Polsce w marcu/kwietiu 0 r. o 5,3 proc. iższy od miimum egzystecji, a przecięty dochód ekwiwalety gospodarstw domowych żyjących w tym czasie w iedostatku o 8,7 proc. iższy od graicy iedostatku (subiektywej graicy ). Ideks itesywości skrajego, będący wypadkową zasięgu i głębokości skrajego łączie, przyjął w marcu/kwietiu 0 r. wielkość,0 proc., a itesywości iedostatku 0,6 proc. Wielkości te ozaczają, że w marcu/kwietiu 0 r. ależałoby przetrasferować przeciętie do każdego skrajie ubogiego gospodarstwa domowego 4,9 zł (0, zł) aby zlikwidować skraje ubóstwo. W celu likwidacji iedostatku wielkość przeciętego trasferu do każdego gospodarstwa domowego żyjącego w iedostatku powia atomiast wyieść 60 zł (0, zł). Ideks dotkliwości skrajego, będący wypadkową zasięgu i głębokości oraz ierówości dochodowych pomiędzy ubogimi, osiągął w marcu/kwietiu 0 r. 0,4 proc., a ideks dotkliwości iedostatku 4,65 proc. Najwyższy procet gospodarstw żyjących w ubóstwie, biorąc pod uwagę oba podejścia łączie, charakteryzował grupy gospodarstw domowych utrzymujących się z iezarobkowych źródeł oraz recistów (odpowiedio 35,3 i 9,6 proc. skrajie ubogich gospodarstw w ujęciu obiektywym oraz 8, i 70,5 proc. żyjących w iedostatku gospodarstw w ujęciu subiektywym, tabele 8.. i 8..5). Natomiast ajmiejszy zasięg skraje ubóstwo miało w grupach gospodarstw domowych emerytów, pracowików i pracujących a własy rachuek (wartość stopy skrajego była w tych grupach gospodarstw domowych iższa od.8 proc.). Natomiast w ujęciu subiektywym wyraźie ajiższe wartości przyjęła oa w grupach gospodarstw domowych pracujących a własy rachuek i pracowików (odpowiedio 5,7 i 4,4 proc.). Ideksy głębokości w ujęciu obiektywym osiągęły ajwyższe wartości w grupach gospodarstw utrzymujących się z iezarobkowych źródeł oraz pracujących a własy rachuek. Wyiosły oe dla pierwszej grupy gospodarstw 3,5 proc., a dla drugiej 5,7 proc. Duża głębokość skrajego w grupie gospodarstw domowych pracujących a własy rachuek związaa jest z występującym aktualie kryzysem gospodarczym, w wyiku którego wiele firm rodziych upadło lub też zacząco zmiejszyło swoje dochody. Największa głębokość iedostatku (w ujęciu subiektywym) występowała w marcu/kwietiu 0 r. w gospodarstwach domowych utrzymujących się z iezarobkowych źródeł oraz recistów. Ideksy głębokości iedostatku przyjęły w tych grupach gospodarstw domowych odpowiedio wielkości 50,4 proc. i 34,9 proc. Skraje ubóstwo, jak i iedostatek, było ajbardziej itesywe i dotkliwe także w grupie gospodarstw domowych utrzymujących się z iezarobkowych źródeł. Ideks itesywości przyjął w tej grupie wielkość,5 proc. w podejściu obiektywym oraz 40,9 proc. w ujęciu subiektywym. Natomiast ideks oceiający dotkliwość osiągął w tej grupie gospodarstw domowych wielkość 5,4 proc. w ujęciu obiektywym oraz 5,4 proc. w ujęciu subiektywym. Aż 3,9 proc. gospodarstw domowych z bezrobotymi żyło w marcu/kwietiu 0 r. w skrajym ubóstwie według ujęcia obiektywego i 54,9 proc. w iedostatku według ujęcia subiektywego, podczas gdy w grupie gospodarstw domowych bez bezrobotych tylko,6 proc. w ujęciu obiektywym i 34, proc. w ujęciu subiektywym (tabele 8.. i 8..5). Także głębokość w obu podejściach pomiaru była w pierwszej grupie gospodarstw wyższa iż w drugiej. Ideks luki dochodowej żyjących w skrajym ubóstwie wyiósł w tych grupach odpowiedio 9, proc. i,3 proc. Ideksy głębokości iedostatku wyiosły w tych grupach odpowiedio 36,4 proc. i 7,0 proc. Podobe relacje wielkości ideksów pomiędzy rozważaymi grupami gospodarstw domowych obserwujemy w przypadku oce itesywości i dotkliwości (tabele 8.. i 8..5). Wśród typów gospodarstw domowych sfera w ujęciu obiektywym miała ajwiększy zasięg w marcu/kwietiu 0 r. w grupie gospodarstw małżeństw wielodzietych i rodzi iepełych (odpowiedio 8,6 proc. oraz 7, proc. gospodarstw w tych grupach żyło w skrajym ubóstwie) oraz gospodarstw ierodziych jedoosobowych i rodzi iepełych w ujęciu subiektywym (odpowiedio 6,7 proc. i 45,6 proc. gospodarstw w tych grupach żyło w iedostatku, tabele 8.. i 8..6). Głębokość jest o wiele miej zróżicowaa według typu gospodarstw domowych iż jego zasięg. Najwyższe wartości ideksy głębokości przyjęły w grupie gospodarstw ierodziych. 9,4 proc. gospodarstw ierodziych jedoosobowych żyło w skrajym ubóstwie w ujęciu obiektywym, a 33,9 proc. gospodarstw ierodziych wieloosobowych żyło w iedostatku w ujęciu subiektywym. Itesywość i dotkliwość były także ajwiększe w tych grupach gospodarstw domowych, w których ubóstwo miało ajwiększy zasięg i głębokość. W przypadku podejścia obiektywego ideksy itesywości i dotkliwości skrajego przyjęły zdecydowaie ajwyższe wartości w grupie gospodarstw domowych
3 Diagoza społecza małżeństw wielodzietych (odpowiedio, proc. i 0,8 proc.). Natomiast itesywość i dotkliwość była ajwiększą w ujęciu subiektywym w grupach gospodarstw domowych ierodziych jedoosobowych i wieloosobowych oraz rodzi iepełych. Ideksy itesywości iedostatku przyjęły w tych grupach gospodarstw odpowiedio wielkości 9,0 proc., 4,8 proc. i 4,6 proc., a ideksy dotkliwości iedostatku 8,8 proc., 7, proc. i 6,5 proc. Uzyskae wyiki badaia wskazują a wpływ wielkości miejscowości zamieszkaia a zasięg sfery (tabele 8..3 i 8..7). Procet gospodarstw domowych żyjących w ubóstwie w marcu/kwietiu 0 r. wyraźie rośie wraz ze spadkiem wielkości miejscowości zamieszkaia. Wśród gospodarstw domowych zamieszkujących wieś 6,4 proc. dyspoowało dochodami poiżej graicy skrajego (według ujęcia obiektywego), a 47,9 proc. poiżej graicy iedostatku (według ujęcia subiektywego). Natomiast stopy skrajego i iedostatku w ajwiększych miastach wyiosły w tym okresie tylko odpowiedio,8 proc. i 0,5 proc. Zróżicowaie głębokości pomiędzy klasami miejscowości ie było zbyt duże. Największą głębokość w ujęciu subiektywym obserwujemy a wsi, dla której ideks głębokości iedostatku osiągął 3,7 proc. Natomiast ajwiększą głębokością skrajego w ujęciu obiektywym charakteryzowały się gospodarstwa zamieszkujące średiej wielkości miasta, o liczbie mieszkańców tys. (ideks głębokości skrajego przyjął w tej grupie gospodarstw wielkość 30,0 proc.). Największą itesywością zarówo skrajego jak i iedostatku charakteryzowała się wieś (ideksy itesywości przyjęły a wsi odpowiedio wielkości,6 proc. oraz 5, proc.). Dotkliwość tak w ujęciu obiektywym jak i w ujęciu subiektywym była także ajwyższa w grupie gospodarstw domowych wiejskich (ideksy dotkliwości przyjęły w tej grupie gospodarstw odpowiedio wartości 0,7 proc. i 6,8 proc.). Najwyższym odsetkiem gospodarstw domowych ubogich w ujęciu obiektywym charakteryzowały się w marcu/kwietiu 0 r. województwa kujawsko-pomorskie oraz pomorskie (odpowiedio 8,0 i 5, proc. gospodarstw żyło w tych województwach w skrajym ubóstwie, tabela 8..4). Natomiast w ujęciu subiektywym ajwiększy zasięg iedostatku występował także w województwie lubelskim oraz w województwie świętokrzyskim (odpowiedio 5,3 i 47, proc. gospodarstw żyło w tych województwach w iedostatku, tabela 8..8). Największą głębokością charakteryzowały się w badaym okresie w ujęciu obiektywym województwa warmińsko-mazurskie i pomorskie, w których ideks luki dochodowej skrajie ubogich przyjął odpowiedio wartości 35,8 i 34, proc. Natomiast relatywie ajwiększą głębokość w ujęciu subiektywym obserwujemy w województwach lubelskim, łódzkim i dolośląskim. Ideks luki dochodowej żyjących w iedostatku przyjął w tych województwach odpowiedio wartości 3,8, 30,3 i 30, proc. Ozacza to, że w województwach tych zamieszkiwały gospodarstwa domowe skrajie ubogie (w ujęciu obiektywym) albo żyjące w iedostatku (w ujęciu subiektywym) przeciętie ajmiej zamoże. Tabela 8... Agregatowe ideksy według grup społeczo-ekoomiczych i typu aktywości ekoomiczej w marcu/kwietiu 0 r. Podejście obiektywe Grupa społeczoekoomicza Agregatowe ideksy 00 i typ aktywości Itesywość Dotkliwość Zasięg Głębokość ekoomiczej Pracowicy,74,76 0,38 0,5 Rolicy 8,98 5,4,8 0,85 Emeryci,6 5,6 0,5 0,07 Reciści 9,64 0,75,00 0,63 Pracujący a własy rachuek,79 5,73 0,46 0,5 Utrzymujący się z iezarobkowych źródeł 35,7 3,47,45 5,38 Bez bezrobotych,58,3 0,58 0, Z bezrobotymi 3,90 9, 4,06,78 Ogółem 4,0 5,34,0 0,4 Tabela 8... Agregatowe ideksy według typu gospodarstwa w marcu/kwietiu 0 r. Podejście obiektywe Typ gospodarstwa Zasięg Agregatowe ideksy 00 Itesywość Głębokość Dotkliwość Jedorodzie: małżeństwa bez dzieci,8 3,6 0,4 0,5 małżeństwa z dzieckiem,34 3,46 0,55 0,0 małżeństwa z dzieci 3,03 7, 0,8 0,33 małżeństwa z 3 i więcej 8,55 5,45,8 0,83 dzieci rodziy iepełe 7,5 0,34,45 0,5 Wielorodzie 4,04,00 0,89 0,30 Nierodzie: jedoosobowe 4,65 9,4,37 0,64 wieloosobowe 4,4 6,6,6 0,44
4 Diagoza społecza 0 33 Największą itesywością skrajego, charakteryzowały się w marcu 0 r. Województwa lubuskie, lubelskie i zachodiopomorskie. Ideks itesywości skrajego osiągął dla ich wielkość około,7 proc. Największe wartości ideks itesywości iedostatku osiągął atomiast także w województwie lubelskim (6,9 proc.). Dotkliwość w ujęciu obiektywym była ajsiliejsza w marcu 0 r. w województwach kujawskopomorskim i zachodiopomorskim (ideks dotkliwości iedostatku osiągął w ich odpowiedio wielkości 0,9 i 0,8 proc.). Najwyższe wartości ideksu dotkliwości w ujęciu subiektywym wystąpiły atomiast w województwach lubelskim i świętokrzyskim (odpowiedio 7,7 i 5,9 proc.). Tabela Agregatowe ideksy według klasy miejscowości zamieszkaia w marcu/kwietiu 0 r. Podejście obiektywe Agregatowe ideksy 00 Klasa miejscowości Itesywość zamieszkaia Zasięg Głębokość Dotkliwość Miasta powyżej 500 tys.,79 6,59 0,48 0,8 Miasta tys.,5 4,88 0,53 0,9 Miasta tys.,99 9,96 0,90 0,4 Miasta 0-00 tys. 3,9 5,9 0,83 0,34 Miasta poiżej 0 tys. 3,75,57 0,85 0,9 Wieś 6,44 5,5,6 0,67 Tabela Agregatowe ideksy według województw w marcu/kwietiu 0 r. Podejście obiektywe Agregatowe ideksy 00 Województwa Itesywość Zasięg Głębokość Dotkliwość Dolośląskie 3,8 5,6 0,8 0,36 Kujawsko-pomorskie 4,8 35,8,73 0,86 Lubelskie 8,04,58,74 0,6 Lubuskie 3,9,09 0,86 0,6 Łódzkie 4,3,97 0,93 0,36 Małopolskie,83,85 0,65 0, Mazowieckie 3,5,65 0,76 0,3 Opolskie 4,4 8,66,7 0,50 Podkarpackie 4,67,37,00 0,39 Podlaskie 3,58 9,68 0,70 0,9 Pomorskie 3,6 34,6,08 0,68 Śląskie 3,05 7,69 0,84 0,37 Świętokrzyskie 4,99,5, 0,40 Warmińsko-mazurskie 3,75 3,70,3 0,5 Wielkopolskie 4,0,55 0,95 0,3 Zachodiopomorskie 5,4 3,6,7 0,8 Tabela Agregatowe ideksy według grup społeczo-ekoomiczych i typu aktywości ekoomiczej w marcu/kwietiu 0 r. Podejście subiektywe Grupa Agregatowe ideksy 00 społeczo-ekoomicza i typ Itesywość Zasięg Głębokość aktywości ekoomiczej Dotkliwość Pracowicy 4,36 3,40 5,70,6 Rolicy 48,50 3,55 5,79 7,4 Emeryci 45,56 5,46,60 4,34 Reciści 70,50 34,93 4,6,66 Pracujący a własy rachuek 5,73,69 3,57,60 Utrzymujący się z iezarobkowych źródeł 8, 0,4 0,9 5,43 Bez bezrobotych 34,7 6,96 9, 3,83 Z bezrobotymi 54,86 36,43 9,99 0,30
5 Diagoza społecza 0 33 Tabela Agregatowe ideksy według typu gospodarstwa w marcu 0 r. Podejście subiektywe Typ gospodarstwa Zasięg Agregatowe ideksy 00 Itesywość Głębokość Dotkliwość Jedorodzie: małżeństwa bez dzieci,4 5,90 5,50, małżeństwa z dzieckiem 0, 7,47 5,56,3 małżeństwa z dzieci 7,,7 6,8,67 małżeństwa z 3 i więcej 40,37 30,80,43 5,45 dzieci rodziy iepełe 45,55 3,99 4,57 6,50 Wielorodzie 4,6 5,4 6,4,40 Nierodzie: jedoosobowe 6,7 30,33 9,0 8,76 wieloosobowe 43,75 33,90 4,83 7,05 Ogółem 36,78 8,74 0,57 4,65 Tabela Agregatowe ideksy według klasy miejscowości zamieszkaia w marcu/kwietiu 0 r. Podejście subiektywe Agregatowe ideksy 00 Klasa miejscowości Itesywość zamieszkaia Zasięg Głębokość Dotkliwość Miasta powyżej 500 tys. 0,53 5,70 5,8,33 Miasta tys. 7,76 4,70 6,86,78 Miasta tys. 33,94 7,56 9,35 4,5 Miasta 0-00 tys. 35, 6, 9,9 3,9 Miasta poiżej 0 tys. 38,6 7,99 0,68 4,57 Wieś 47,88 3,70 5,8 6,84 Ogółem 36,78 8,74 0,57 4,65 Tabela Agregatowe ideksy według województw w marcu/kwietiu 0 r. Podejście subiektywe Agregatowe ideksy 00 Województwa Itesywość Zasięg Głębokość Dotkliwość Dolośląskie 33,6 30,0 0, 4,38 Kujawsko-pomorskie 4,3 9,,03 5,5 Lubelskie 5,3 3,83 6,85 7,65 Lubuskie 36,50 8,53 0,4 4,47 Łódzkie 40,6 30,5,5 5,47 Małopolskie 33, 4,89 8,7 3,36 Mazowieckie 3,43 9,56 9,59 4, Opolskie 40,55 8,37,50 5,8 Podkarpackie 43,53 8,6,30 5,0 Podlaskie 4,07 9,38,36 5,0 Pomorskie 3,74 6,6 8,57 3,7 Śląskie 3,06 7,6 8,7 3,83 Świętokrzyskie 47,5 9,3 3,78 5,85 Warmińsko-mazurskie 39,7 9,08,55 5,38 Wielkopolskie 34, 6,78 9,3 3,9 Zachodiopomorskie 34,74 9,66 0,30 4,98 Ogółem 36,78 8,74 0,57 4, Trwałość Skraje ubóstwo (według ujęcia obiektywego) ie miało dla większości gospodarstw domowych uczesticzących w dwóch ostatich rudach badaia trwałego charakteru. Jedakże spośród 3,70 proc. gospodarstw domowych dotkiętych skrajym ubóstwem w marcu/kwietiu 009 r. aż 36 proc. zalazło się w sferze także w marcu 0 r. (tabela 8..9). Gospodarstwa trwale żyjące w iedostatku (w ujęciu subiektywym) staowiły atomiast, aż 66 proc. gospodarstw żyjących w iedostatku w marcu/kwietiu 0 r. (tabela 8..0), co ozacza, że iedostatek miał w badaym okresie dla większości badaych gospodarstw domowych charakter raczej trwały.
6 Diagoza społecza Tabela Przepływy gospodarstw domowych w Polsce pomiędzy statusami przyależości do sfery skrajego w okresie marzec/kwiecień 009-marzec/kwiecień 0. Podejście obiektywe. Wyszczególieie Gospodarstwa domowe ie ubogie w marcu 0 (w proc.) Gospodarstwa domowe ubogie w marcu 0 (w proc.) Ogółem Gospodarstwa domowe ie ubogie w marcu 009 (w proc.) 94,3,37 96,60 Gospodarstwa domowe ubogie w marcu 009 (w proc.),07,33 3,70 Ogółem 96,30 3,70 00,00 Tabela Przepływy gospodarstw domowych w Polsce pomiędzy statusami przyależości do sfery iedostastatku w okresie marzec/kwiecień 009-marzec/kwiecień 0. Podejście subiektywe. Gospodarstwa domowe Gospodarstwa Ogółem Wyszczególieie ie ubogie w marcu 0 (w proc.) domowe ubogie w marcu 0 (w proc.) Gospodarstwa domowe ie ubogie w marcu 009 (w proc.) 45,98 5,9 5,7 Gospodarstwa domowe ubogie w marcu 009 (w proc.) 6,3 3,4 48,73 Ogółem 6,9 37,7 00,00 Około 4,4 proc. gospodarstw domowych zmieiło w marcu/kwietiu 0 r., w stosuku do marca/kwietia 009 r., swoje usytuowaie pomiędzy sferą skrajego i sferą poza skrajym ubóstwem (tabela 8..). Wystąpiła przy tym iezacza przewaga gospodarstw domowych, które w miioych dwóch latach weszły do sfery skrajego (,37 proc. gospodarstw), ad tymi, które w tym czasie z tej sfery wyszły (,07 proc. gospodarstw). Tabela 8... Mobilość gospodarstw domowych ze względu a przyależość do sfery w okresie marzec/kwiecień 009-marzec/kwiecień 0. Ideksy mobilości Wartości ideksów mobilości 00 Skraje ubóstwo Niedostatek S 4,44,60 SU +,07 6,3 SU -,37 5,9 CM -0,30-,0 Odmieą tedecję mobilości obserwujemy w przypadku statusu przyależości gospodarstw domowych do sfery iedostatku (tabela 8..). Swoje usytuowaie pomiędzy sferą iedostatku i sferą poza iedostatkiem zmieiło w badaym okresie prawie proc. gospodarstw domowych. Sytuacja dochodowa w poad 6 proc. gospodarstw domowych polepszyła się w marcu/kwietiu 0 r. w stosuku do marca/kwietia 009 r. a tyle, że wyszły oe ze sfery iedostatku. Zaczące pogorszeie się sytuacji dochodowej w tym okresie spowodowało wpadięcie do sfery iedostatku tylko ieco poad 5 proc. gospodarstw domowych Determiaty W tabelach 8.. i 8..3 przedstawioo wyiki aaliz probitowych ryzyka według ujęcia obiektywego (ryzyka skrajego ) i subiektywego (ryzyka iedostatku). Podao w ich ocey parametrów modeli probitowych, stadardowe błędy szacuku parametrów, wartości statystyki t-studeta oraz empirycze poziomy istotości P> t, przy których odrzuca się hipotezę o ieistotości parametru prawdopodobieństwo, że bezwzględa wartość zmieej losowej o rozkładzie t-studeta przyjmuje wartość ie miejszą iż otrzymaa wartość statystyki t-studeta. Porówaie wartości statystyki rówej odpowiedio dla podejścia obiektywego 085, a dla podejścia subiektywego 333 (przy stopiach swobody) z odpowiadającymi jej empiryczymi poziomami istotości rówymi 0,000 wskazuje a wysoką dobroć obu modeli i istotość wszystkich występujących w ich zmieych iezależych (wariatów cech) traktowaych łączie. Badając istotość wyróżioych w modelu poszczególych zmieych iezależych (wariatów cech) przyjęto poziom istotości rówy 0,05. Ozacza to, że daa zmiea (wariat cechy) jest istota gdy odpowiadający jej empiryczy poziom istotości jest miejszy od 0,05. Grupa społeczo-ekoomicza (źródło utrzymaia głowy gospodarstwa domowego) Puktem odiesieia dla ocey wpływu główego źródła utrzymaia gospodarstwa domowego (jego przyależości do daej grupy społeczo-ekoomiczej) a zagrożeie ubóstwem była grupa gospodarstw pracujących a własy rachuek. Ozacza to, że stopień zagrożeia ubóstwem grup gospodarstw domowych, wyróżioych ze względu a główe źródło utrzymaia, będzie rozpatryway w odiesieiu do tego stopia w grupie gospodarstw domowych pracujących a własy rachuek. W ujęciu obiektywym jedyie gospodarstwa domowe pracowików ie różią się istotie statystyczie, ze względu a ryzyko skrajego, od
7 Diagoza społecza gospodarstw pracujących a własy rachuek (tabela 8..). Natomiast w ujęciu subiektywym wszystkie grupy społeczo-ekoomicze gospodarstw domowych mają istotie wyższe ryzyko skrajego od gospodarstw pracujących a własy rachuek (tabela 8..3). W ujęciu obiektywym grupami gospodarstw domowych o ajwiększym ryzyku skrajego są gospodarstwa utrzymujących się z iezarobkowych źródeł iych iż emerytura lub reta oraz gospodarstwa domowe recistów. Świadczą o tym wyraźie ajwyższe, dodatie wartości oce parametrów stojących przy tych kategoriach. W przypadku pierwszej grupy gospodarstw są to często gospodarstwa z osobami bezrobotymi, a tym samym o relatywie ajiższych dochodach. W ujęciu subiektywym we wszystkich grupach społeczo-ekoomiczych gospodarstw domowych występuje wyraźie wyższe ryzyko iedostatku iż w grupie gospodarstw domowych pracujących a własy rachuek. Największym ryzykiem zalezieia się w sferze iedostatku charakteryzują się, podobie jak w ujęciu obiektywym, gospodarstwa domowe utrzymujących się z iezarobkowych źródeł oraz gospodarstwa domowe recistów. Wpływ zmieych określających przyależość do grupy społeczo-ekoomiczej a ryzyko jest większy w ujęcia subiektywym iż w ujęciu obiektywym. Tabela 8... Wyiki estymacji modelu probitowego ryzyka według ujęcia obiektywego w marcu/kwietiu 0r. Predyktory Oszacowaia parametrów Stadardowe błędy szacuku Statystyka t-studeta (Wyraz woly) Grupa społeczo-ekoomicza: -,04 0,78 -,838 0,000 Pracowicy -0,00 0,048-0,050 0,960 Rolicy 0,48 0,093 5,63 0,000 Pracujący a własy rachuek Emeryci 0,7 0,093,344 0,09 Reciści 0,75 0,094 7,576 0,000 Utrzymujący się z iezarobkowych źródeł Liczba osób w gospodarstwie P> t,50 0,09 6,546 0,000-0,8 0,073 -,65 0,06 3-0,3 0,08 -,57 0,9 4-0,073 0,0875-0,830 0, ,07 0,098-0,730 0,465 6 i więcej 0,35 0,093,50 0,0 Klasa miejscowości zamieszkaia: Miasta powyżej 500 tys. Miasta tys. -0,037 0,83-0,05 0,838 Miasta tys. -0,3 0,90-0,69 0,490 Miasta 0-00 tys. 0,08 0,96 0,090 0,98 Miasta poiżej 0 tys. -0,03 0,78-0,80 0,857 Wieś 0,49 0,68 0,887 0,375 Wykształceie głowy gospodarstwa: Podstawowe i iższe,003 0,9 8,464 0,000 Zasadicze zawodowe 0,665 0,5 5,796 0,000 Średie 0,34 0,0,857 0,004 Wyższe Wiek głowy gospodarstwa domowego: poiżej 35 lat -0,09 0,093-0,309 0, lata 60 lat i więcej -0,95 0,070-4,7 0,000 Status gospodarstwa a ryku pracy: Przyajmiej osoba bezrobota Brak osób bezrobotych -0,50 0,056-9,57 0,000 Status iepełosprawości gospodarstwa: przyajmiej osoba iepełosprawa Brak osób iepełosprawych -0,07 0,05-0,330 0,74
8 Diagoza społecza Tabela Wyiki estymacji modelu probitowego ryzyka według ujęcia subiektywego w marcu/kwietiu 0 r. Predyktory Oszacowaia parametrów Stadardowe błędy szacuku Statystyka t-studeta (Wyraz woly) Grupa społeczo-ekoomicza: -0,88 0,06 -,79-0,007 Pracowicy 0,74 0,07 3,856 0,000 Rolicy 0,635 0,087 7,35 0,000 Pracujący a własy rachuek Emeryci 0,596 0,08 7,347 0,000 Reciści 0,960 0,089 0,76 0,000 Utrzymujący się z iezarobkowych źródeł Liczba osób w gospodarstwie P> t,46 0,04 3,653 0,000 -,06 0,04-6,40 0, ,306 0,048-7, 0, ,060 0,05-0,987 0, ,77 0,060-9,599 0,000 6 i więcej -,446 0,064 -,448 0,000 Klasa miejscowości zamieszkaia: Miasta powyżej 500 tys. Miasta tys. 0,43 0,068 3,567 0,000 Miasta tys. 0,98 0,07,737 0,006 Miasta 0-00 tys. 0,339 0,060 5,693 0,000 Miasta poiżej 0 tys. 0,360 0,063 5,695 0,000 Wieś 0,60 0,058 0,440 0,000 Wykształceie głowy gospodarstwa: Podstawowe i iższe,9 0,05 3,753 0,000 Zasadicze zawodowe 0,836 0,046 8,4 0,000 Średie 0,549 0,046,975 0,000 Wyższe Wiek głowy gospodarstwa domowego: poiżej 35 lat 0,5 0,049 3,087 0, lata -0,33 0,045-7,03 0, lat i więcej Status gospodarstwa a ryku pracy: Przyajmiej osoba bezrobota Brak osób bezrobotych -0,636 0,040-6,5 0,000 Status iepełosprawości gospodarstwa: przyajmiej osoba iepełosprawa Brak osób iepełosprawych -0,089 0,030 -,934 0,003 Liczba osób w gospodarstwie domowym Odiesieiem dla ocey wpływu liczby osób w gospodarstwie domowym a ryzyko zalezieia się gospodarstwa w sferze były gospodarstwa jedoosobowe. Liczba osób w gospodarstwie domowym w sposób istoty oddziałuje a ryzyko zalezieia się gospodarstwa domowego w sferze skrajego w ujęciu obiektywym tylko w przypadku gospodarstw domowych składających się z 6 i więcej osób (tabela 8..). Jest oo zacząco wyższe iż w grupie gospodarstw domowych jedoosobowych. Przyczy tej sytuacji ależy upatrywać w tym, że ajczęściej gospodarstwa wieloosobowe staowią rodziy wielodziete, w których większość osób ie pracuje zawodowo. Sposób wpływu liczby osób a ryzyko zalezieia się w ubóstwie w ujęciu subiektywym jest zaczie siliejszy iż w ujęciu obiektywym. Wszystkie parametry stojące przy zmieych określających liczbę osób w gospodarstwie domowym w ujęciu subiektywym są istote i ujeme. Tym samym ajwyższy poziom ryzyka w ujęciu subiektywym (ryzyka iedostatku) obserwujemy w gospodarstwach jedoosobowych (tabela 8..3). Ozacza to, że determiaty skrajego i iedostatku, ze względu a liczbę osób w gospodarstwie domowym, różią się. Klasa miejscowości zamieszkaia Dla ocey wpływu klasy miejscowości zamieszkaia a ryzyko zagrożeia ubóstwem przyjęto jako pukt odiesieia gospodarstwa domowe zamieszkujące ajwiększe miasta. Wszystkie oszacowaia parametrów modelu w ujęciu obiektywym, stojących przy zmieych reprezetujących klasy miejscowości zamieszkaia, ie są istote (tabela 8..). Natomiast parametrów przy wszystkich grupach gospodarstw, wyróżioych ze względu a klasę miejscowości zamieszkaia są w ujęciu subiektywym istotie dodatie, co ozacza, że gospodarstwa domowe zamieszkujące pozostałe klasy miejscowości charakteryzują się ryzykiem w ujęciu subiektywym
9 Diagoza społecza (ryzykiem iedostatku) wyższym iż gospodarstwa zamieszkujące ajwiększe miasta (tabela 8..3). Ryzyko iedostatku jest przy tym zdecydowaie ajwyższe w grupie gospodarstw domowych wiejskich. Wśród gospodarstw domowych miejskich ajwyższe ryzyko zalezieia się z sferze iedostatku charakteryzuje gospodarstwa domowe zamieszkujące ajmiejsze miasta. Wykształceie głowy gospodarstwa domowego Poziom wykształceia głowy gospodarstwa domowego w sposób jedozaczy determiuje ryzyko zalezieia się w sferze, tak w ujęciu obiektywym, jak i w ujęciu subiektywym (tabele 8.7 i 8.8). Puktem odiesieia oce wpływu wyróżioych w modelach poziomów wykształceia głowy rodziy a ryzyko była grupa gospodarstw, których głowa posiada wykształceie wyższe. Wszystkie oszacowaia parametrów są statystyczie istote i przyjmują dodatie wartości. Ozacza to, że wyraźie ajiższe ryzyko wejścia w sferę skrajego, jak i iedostatku, mają gospodarstwa domowe, których głowa ma wykształceie wyższe. Im iższy poziom wykształceia głowy gospodarstwa tym większe ryzyko zarówo skrajego jak i iedostatku tego gospodarstwa. Wiek głowy gospodarstwa domowego Grupy wiekowe głów gospodarstw domowych zostały wyodrębioe zgodie z fazami przebiegu życia osób dorosłych. Jako pukt odiesieia zostały wybrae gospodarstwa, których głowa jest w wieku lat. Różice poziomu ryzyka pomiędzy grupą gospodarstw staowiącą pukt odiesieia i wszystkimi iymi grupami gospodarstw okazały się istote tylko w ujęciu obiektywym w przypadku grupy gospodarstw z głową w wieku 60 lat i więcej (tabele 8.. i 8..3). Ryzyko dla tej grupy gospodarstw w ujęciu subiektywym (ryzyko iedostatku) jest istotie iższe iż dla grupy gospodarstw staowiącej pukt odiesieia. W przypadku podejścia subiektywego wszystkie ocey parametrów stojących przy zmieych reprezetujących kategorie wiekowe są istote. Najwyższe ryzyko iedostatku charakteryzuje gospodarstwa domowe, w których głowa gospodarstwa jest w wieku poiżej 35 lat, a ajiższe w których głowa gospodarstwa ależy do ajwyższej grupy wiekowej. Status gospodarstwa a ryku pracy W ramach statusu gospodarstw domowych a ryku pracy wyróżioo grupę gospodarstw bez osób bezrobotych oraz grupę gospodarstw z przyajmiej jedą osobą bezrobotą. Pierwsza z tych grup staowiła pukt odiesieia oce ryzyka. Uzyskae oszacowaia parametrów wskazują a zaczące ryzyko wpadięcia w sferę gospodarstw z osobami bezrobotymi, tak w ujęciu obiektywym, jak i w ujęciu subiektywym (tabele 8.. i 8..3). Status iepełosprawości Jako pukt odiesieia zostały przyjęte gospodarstwa domowe z przyajmiej jedą osobą iepełosprawą. Niepełosprawość osób ieistotie zwiększa ryzyko gospodarstw domowych w tylko w ujęciu subiektywym. Wpływ te jest jedak relatywie miejszy iż w przypadku bezrobocia (tabele 8.. i 8..3).
10 Diagoza społecza Aeks 5. Metodologia aalizy 5.. Idetyfikacja sfery 5... Podejście obiektywe W podejściu obiektywym jako liię (graicę) przyjęto skorygowae, odpowiedim wskaźikiem ce towarów i usług kosumpcyjych, miimum egzystecji dla IV kwartału 0 r. obliczoego przez Istytut Pracy i Spraw Socjalych dla jedoosobowego gospodarstwa pracowiczego. Liia dla marca 009 r. staowiła jej wartość z marca 0 r. urealioą odpowiedim wskaźikiem ce towarów i usług kosumpcyjych. Dla wszystkich pozostałych typów gospodarstw domowych liię obliczoo jako iloczy skorygowaego miimum egzystecji i odpowiadającej im skali ekwiwaletości. Wartość miimum egzystecji jest tożsama z wartością koszyka dóbr kosumpcyjych ustalaego dla gospodarstwa domowego o określoych cechach społeczo-demograficzych. Zawartość tego koszyka powia przy tym zapewić takie waruki bytowe gospodarstwa domowego, które umożliwiają wyłączie "przetrwaie" w zdrowiu i zdolości do pracy (Deiszczuk, Sajkiewicz, 996). Ozacza to, że wartość miimum egzystecji staowi graicę skrajego Podejście subiektywe W podejściu subiektywym do wyzaczeia graicy zastosowao metodę subiektywej liii (Goethart, Halberstadt, Kaptey i Va Praag, 997; Paek 0). W metodzie tej gospodarstwa domowe wskazują ajiższe poziomy dochodów iezbędych do związaia końca z końcem, traktowae jako ich liie. Ocey odośie dochodów formułowae przez poszczególe gospodarstwa zależą przede wszystkim od ich wielkości (liczby osób w gospodarstwie domowym) oraz ich rzeczywistego dochodu. Zależość tą możemy przedstawić w postaci astępującego rówaia regresji: y ll l y, () l mi 0 gdzie: L liczba osób w gospodarstwie domowym, y rzeczywisty dochód gospodarstwa domowego, y mi ajiższy poziom dochodów, potrzeby do powiązaia końca z końcem, wskazyway przez gospodarstwo domowe. Parametry powyższej fukcji regresji, oszacowae a podstawie metody ajmiejszych kwadratów, staowiły podstawę do obliczaia liii dla kolejych lat badaia. Otrzymujemy ją jako wartość dochodów y*, która podstawioa a miejsce y mi oraz y spełia rówaie (). Wartości liii (y*) zależe od liczby osób w gospodarstwie domowym wyzaczao ostateczie a podstawie wzoru: 0 y * L exp. () 5.. Skale ekwiwaletości l x 5... Podejście obiektywe Skale ekwiwaletości przyjęte w podejściu obiektywym, zarówo w ujęciu klasyczym jak i w ujęciu wielowymiarowym, zostały oszacowae a podstawie procedury, wykorzystującej iformacje o wielkości wydatków gospodarstw domowych (Szulc, 996). W procedurze tej uwzględioo fakt, że gospodarstwa domowe o różym składzie w rozmaity sposób dyspoują swoimi dochodami. Przykładowo gospodarstwa osób młodych miej wydają a ochroę zdrowia, a więcej a żywość iż gospodarstwa domowe osób starszych. Jedocześie przyjęto założeie, że struktura kosumpcji gospodarstw domowych jest odzwierciedleiem ich rzeczywistych potrzeb. Jako gospodarstwo staowiące pukt odiesieia (czyli gospodarstwo stadardowe, ze skalą ekwiwaletości rówą, przyjęto gospodarstwo pracowicze osoby samotej w wieku od 30 do 59 lat). Wartość skali ekwiwaletości dla iego, dowolego gospodarstwa domowego możemy wtedy iterpretować jako liczbę zawartych w im stadardowych gospodarstw (czyli w aszym przypadku stadardowych osób). Skale ekwiwaletości zostały oszacowae według astępującego wzoru: lm i gdzie: m j s m sj w si w sr A l A ji jr, (3)
11 Diagoza społecza 0 44 m i skala ekwiwaletości dla i-tego gospodarstwa. w si,w sr odsetek wydatków i-tego i r-tego gospodarstwa a s-te dobro lub grupę dóbr. W tym przypadku gospodarstwo r-te jest gospodarstwem stadardowym. m sj elastyczość wydatków a s-te dobro względem j-tej charakterystyki demograficzej (j=,,.,m). A i, A r wektory charakterystyk demograficzych i-tego i r-tego gospodarstwa. W prezetowaym badaiu wektory charakterystyk demograficzych uwzględiały liczbę osób dorosłych w gospodarstwie (powyżej 6 lat), liczbę dzieci (poiżej 0 lat i od 0 do 5 lat) oraz wiek głowy rodziy (6-9 lat, lat oraz powyżej 60 lat). Parametry m sj otrzymujemy poprzez estymację modelu popytu kosumpcyjego, w którym zmieymi objaśiającymi są wydatki gospodarstwa domowego, liczba osób dorosłych oraz dzieci w gospodarstwie domowym i cey dóbr kosumpcyjych. Są oe iterpretowae jako demograficze elastyczości wydatków a poszczególe dobra. Tym samym skala ekwiwaletości uzyskaa a podstawie rówaia (3) jest średią geometryczą elastyczości wydatków względem zmieych demograficzych ważoych udziałami wydatków a poszczególe dobra w wydatkach ogółem Podejście subiektywe Podstawą szacuku skal ekwiwaletości w podejściu subiektywym były graice obliczae dla gospodarstw domowych o różej liczbie osób w gospodarstwie według formuły (). Jako gospodarstwo stadardowe, staowiące pukt odiesieia (ze skalą ekwiwaletości rówą ) przyjęto gospodarstwo domowe jedoosobowe. Wartość skali ekwiwaletości dla gospodarstwa L-osobowego uzyskujemy dzieląc wartość jej liii przez wartość liii dla gospodarstwa jedoosobowego: y * L y * m L. (4) 5.3. Agregatowe ideksy W badaiu zastosowao cztery agregatowe ideksy dostarczające uzupełiających się iformacji o sferze (Paek, 0). Pierwszym z ideksów, oceiającym zasięg (poverty icidece), jest stopa (headcout ratio), czyli odsetek gospodarstw domowych zajdujących się poiżej liii : I u H, (5) gdzie: u liczba gospodarstw domowych ubogich w badaej zbiorowości, ogóla liczba badaych gospodarstw domowych. Ideks te przyjmuje wartość 0 przy braku gospodarstw domowych ubogich i, gdy wszystkie gospodarstwa domowe zajdują się w ubóstwie. Drugą miarą jest ideks oceiający głębokość (atężeie) (poverty depth), czyli średią, stosukową odległość zamożości gospodarstw domowych ubogich (przeciętego dochodu etto przypadającego a gospodarstwo domowe żyjące w ubóstwie) od liii. W badaiu oparto się a ideksie luki dochodowej ubogich (poverty gap idex): I u u y * y u i y * e i. (6) Ideks luki dochodowej ubogich jest rówy ieważoej średiej z idywidualych (dla każdego ubogiego gospodarstwa) ideksów głębokości. Mierzy o przecięty dystas między dochodami ekwiwaletymi gospodarstw domowych ubogich a graicą, a tym samym jego wartość mówi am jak bardzo ubogie są gospodarstwa domowe ależące do populacji ubogich. Ideks te przyjmuje wartość 0, jeżeli w badaej populacji ie ma gospodarstw domowych ubogich oraz wartość, gdy dochody wszystkich gospodarstw domowych ubogich wyoszą zero. Kolejym ideksem zastosowaym w aalizie jest ideks luki dochodowej (icome gap idex), oceiający itestywość (poverty itesity): I o u i y * y * y e i. (7) Może być o także przedstawioy jako iloczy stopy oraz luki dochodowej ubogich, czyli opisuje dwie charakterystyki łączie oceiając zarówo zasięg jak i głębokość : o u I H I. (8)
12 Diagoza społecza 0 44 Mierik te różi się od ideksu luki dochodowej ubogich tym, że dotyczy całej badaej populacji gospodarstw domowych, a ie tylko gospodarstw domowych ubogich. Suma luk dochodowych gospodarstw domowych (luki ieubogich gospodarstw są oczywiście rówe 0) dzieloa jest tutaj przez liczbę wszystkich badaych gospodarstw domowych. Ideks luki jest miarą kosztów elimiacji (w relacji do graicy ) gdyż wskazuje jaką wielkość dochodów ekwiwaletych (mierzoych jako odsetek graicy ) ależy przetrasferować przeciętie do każdego gospodarstwa domowego ubogiego aby dochody wszystkich badaych gospodarstw były ie miejsze iż graica. Ostati z ideksów wykorzystay w aalizie staowi ideks oceiający dotkliwość (poverty severity), biorący pod uwagę ie tylko zasięg, dystas dochodowy gospodarstw domowych ubogich od graicy (głębokość ) lecz także ierówości dochodowe między ubogimi. Ideksem tym jest kwadrat luki dochodowej (poverty gap square) defiioway jako: u i y * y * y e i DU. (9) Możemy go także przedstawić w postaci wskazującej a wpływ poszczególych aspektów a badae zjawisko: DU gdzie: H y * yi y * eu S y y * eu i. (0) eu y - średi dochód ekwiwalety gospodarstw domowych ubogich, eu S y i - wariacja dochodu ekwiwaletego w populacji gospodarstw domowych ubogich. W przeciwieństwie do ideksu luki dochodowej adaje o tym większe wagi gospodarstwom domowym ubogim im ich dochód ekwiwalety jest bardziej odległy od dochodu wyzaczającego graicę. Tym samym dotkliwość gospodarstw domowych ubogich i rówocześie wartość ideksu rośie wraz ze wzrostem dystasu ich dochodu ekwiwaletego od graicy. Wagi adawae gospodarstwom domowym są wprost proporcjoale do wielkości ich luk dochodowych. Przykładowo, jeżeli luka dochodowa gospodarstwa domowego staowi 0 procet graicy otrzymuje oo wagę staowiącą 0 procet sumy wag wszystkich badaych gospodarstw. Ideks przyjmuje wartość 0, gdy w badaej populacji ie ma gospodarstw domowych ubogich. Wartość ideksu rośie wraz ze wzrostem liczby ubogich, ich luk dochodowych oraz ierówości dochodowych pomiędzy ubogimi. Wartość maksymalą rówą ideks przyjmuje gdy w badaej populacji wszystkie gospodarstwa domowe mają dochody rówe zero Aaliza zmia w czasie W aalizach dyamiczych zjawiska iezwykle waże jest czy gospodarstwo domowe zalazło się w ubóstwie chwilowo czy też sta te ma charakter trwały (Paek, 0). Ma to szczególe zaczeie przy formułowaiu przedsięwzięć w zakresie polityki społeczej, mających a celu walkę z ubóstwem. powiy się oe kocetrować, właśie a przeciwdziałaiu ubóstwu o charakterze trwałym. Określeie charakteru jest możliwe wyłączie stosując w badaiu podejście paelowe, polegające a obserwacji we wszystkich okresach (latach) tych samych gospodarstw domowych. Tym samym w prezetowaym badaiu, oceiając zmiay w sferze, oparto się a iformacjach dotyczących tylko gospodarstw uczesticzących we wszystkich ostatich trzech fazach badaia tj. zarówo w 007 r. i w 009 r. oraz 0 r. W przeprowadzoych w ramach badaia aalizach zbadao charakter poprzez dokoaie aalizy mobilości gospodarstwa domowego ze względu a przyależość do sfery. Tabela. Schemat przepływów gospodarstw domowych pomiędzy statusami przyależości do sfery. Status przyależości do sfery w okresie t- gospodarstwo ieubogie (j=0) gospodarstwo ubogie (j=) j, t Status przyależości do sfery w okresie t gospodarstwo ieubogie (j=0) gospodarstwo ubogie (j=) j,t 00, t, t 0, t, t 0, t 0, t, t, t t, t 0, t, t
13 Diagoza społecza Ocea mobilości gospodarstw domowych ze względu a przyależość do sfery opiera się a aalizie przepływów gospodarstw domowych pomiędzy statusami przyależości do sfery (ależeia lub ieależeia do sfery ) w dwóch porówywaych okresach (latach). Schemat przypływów gospodarstw domowych pomiędzy statusami przyależości do sfery w ujęciu klasyczym przedstawia tabela. W przypadku aalizy ze względu a sytuację dochodową gospodarstw domowych, wielkości a przekątej macierzy przepływów N wskazują liczebości gospodarstw domowych, które ie zmieiły jj', t, t w porówywaych parach okresów swojego statusu przyależości do sfery (tz., że w obu porówywaych okresach (latach) ależały lub ie ależały do sfery ). Poiżej przekątej zajduje się liczebość gospodarstw domowych, które opuściły sferę a powyżej przekątej, które weszły do sfery. Na podstawie macierzy przepływów obliczae są ideksy mobilości, które staowią sytetycze ocey skali mobilości gospodarstw domowych ze względu a przyależość do sfery. Klasyczym i jedocześie często stosowaym w praktyce ideksem mobilości obliczaym w oparciu o macierze przepływów jest wskaźik Shorrocks'a, (978) który opisuje wzór: tr N M S, () gdzie: tr(n) ślad macierzy przepływów 9, przy czym: jj, t-,t liczba gospodarstw domowych, która w okresie t-,t apłyęła z j-tego stau przyależości do sfery do j'-tego stau. Wskaźik () przyjmuje wartości z przedziału 0,. Im wyższa wartość ideksu tym większa mobilość gospodarstw domowych. Dokoując dekompozycji ideksu (), rozszerzającej jego możliwości aalitycze, otrzymujemy ostateczie: M S tr N j j' jj' j j' jj' j j' jj' Pierwszy ze składików prawej stroy rówaia wskazuje a odsetek gospodarstw domowych, które opuściły sferę w porówywaych okresach. Drugi ze składików sumy staowi odsetek gospodarstw domowych, które weszły do sfery w badaym okresie. Jako uzupełieie ideksu mobilości () T. Paek (00) zapropoował ideks charakteru mobilości gospodarstw domowych: j j' jj' j j' jj' j j' S S CM M M, (3) Ideks te przyjmuje wartości z przedziału [-; ]. Jego wartości dodatie ozaczają przewagę przepływów gospodarstw domowych ze sfery poza sferę. Wartości ujeme ideksu wskazują a przewagę przepływów spoza sfery do sfery. Im wyższa wartość bezwzględa ideksu tym większa przewaga jedego typu przepływów ad drugim z typów przepływów Determiaty Często stosowaym w praktyce sposobem określaia źródeł jest podział badaej zbiorowości a grupy według wybraych cech społeczo-ekoomiczych i ocea tego zjawiska wewątrz tych grup za pomocą ideksów, ajczęściej odsetka ubogich. Wysokie wartości ideksu w daej grupie gospodarstw, przy jedoczesym dużym zróżicowaiu ich wartości pomiędzy grupami według daej klasyfikacji sugerują, że day wariat cechy charakteryzujący wyróżioą grupę gospodarstw geeruje ubóstwo. Ocey wpływu poszczególych zmieych a geerowaie iezależie mogą jedak okazać się obciążoe, gdyż ie biorą pod uwagę związku tych zmieych z iymi zmieymi. Na przykład wysokie wartości ideksu w grupie gospodarstw domowych wiejskich wskazują, że zamieszkiwaie a wsi geeruje ubóstwo. Jedakże duża wartość ideksu dla tej grupy gospodarstwa jest łączym efektem ie tylko zamieszkiwaia a wsi, lecz rówież iych czyików (p. większa liczba dzieci w gospodarstwach domowych wiejskich iż w gospodarstwach domowych miejskich, iższy poziom wykształceia człoków tych gospodarstw w porówaiu z gospodarstwami zamieszkującymi miasta). Tym samym dla określeia determiat iezbęde jest oszacowaie wpływu etto poszczególych zmieych a geerowaie, co wymaga stosowaia wielowymiarowych metod badaia współzależości, a w szczególości regresji wielorakiej. jj' M S M S, () 9 Suma wielkości a przekątej macierzy, czyli liczebość gospodarstw domowych, które ie zmieiły w porówywaych okresach swojego statusu przyależości do sfery.
14 Diagoza społecza Do określeia wpływu wyróżioych w badaiu cech a stopień zagrożeia ubóstwem moża zastosować modele probitowe lub logitowe (Greee, 997). W modelach tych zmieą zależą jest zmiea zerojedykowa, która przyjmuje wartość, gdy gospodarstwo domowe zajdowało się sferze oraz wartość 0 w przeciwym przypadku. Model probitowy moża zapisać astępująco: p X X X... 0 k X k, (4) gdzie: X wektor potecjalych determiat (zmieych objaśiających), p(x) prawdopodobieństwo zalezieia się gospodarstwa domowego w sferze, przy określoym układzie potecjalych determiat (zmieych iezależych), Ф-(p) fukcja odwrota dystrybuaty stadardowego rozkładu ormalego, ε reszta modelu. Zmiee objaśiające uwzględioe w modelach jako potecjale determiaty mogą zostać przedstawioe, podobie jak zmiea objaśiaa, za pomocą układów zmieych zerojedykowych. Przy szacowaiu modeli z układami zmieych zerojedykowych pomija się w każdym z układów, celem uikięcia współliiowości, jedą ze zmieych zerojedykowych (wariatów cechy). Ozacza to, że parametry stojące przy zmieych iezależych modelu są relatywymi wskaźikami ryzyka wejścia w sferę. Im wyższa dodatia wartość parametru stojącego przy daej zmieej (wariacie cechy), tym większe ryzyko wpadięcia w ubóstwo gospodarstw charakteryzujących się tym wariatem cechy w stosuku do gospodarstw, które mają pomiięty w modelu wariat daej cechy. Natomiast ujema wartość parametru stosującego przy daej zmieej (wariacie cechy) wskazuje a miejsze ryzyko (w stosuku do pomiiętego wariatu cechy) wejścia w ubóstwo.
8. Wykluczenie społeczne
Diagoza społecza 2013 353 Aby zacytować te rozdział ależy podać źródło: Paek, T. (2013). Wykluczeie społecze. Ubóstwo. Diagoza Społecza 2013 Waruki i Jakość Życia Polaków - Raport. [Special issue]. Cotemporary
UBÓSTWO I NIERÓWNOŚCI: DYLEMATY POMIARU
Tomasz Paek Istytut Statystyki i Demografii SGH UBÓSTWO I NIERÓWNOŚCI: DYLEMATY POMIARU. Wprowadzeie Badaie ad ubóstwem mają już poad stuletią historię. W Polsce pierwsze badaia dotyczące ubóstwa przeprowadzoo
Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie
Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,
Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.
MIARY POŁOŻENIA I ROZPROSZENIA WYNIKÓW SERII POMIAROWYCH Miary położeia (tedecji cetralej) to tzw. miary przecięte charakteryzujące średi lub typowy poziom wartości cechy. Średia arytmetycza: X i 1 X i,
STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH
TATYTYKA I ANALIZA DANYCH Zad. Z pewej partii włókie weły wylosowao dwie próbki włókie, a w każdej z ich zmierzoo średicę włókie różymi metodami. Otrzymao astępujące wyiki: I próbka: 50; średia średica
INWESTYCJE MATERIALNE
OCENA EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI INWESTCJE: proces wydatkowaia środków a aktywa, z których moża oczekiwać dochodów pieiężych w późiejszym okresie. Każde przedsiębiorstwo posiada pewą liczbę możliwych projektów
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH POMIAR FIZYCZNY Pomiar bezpośredi to doświadczeie, w którym przy pomocy odpowiedich przyrządów mierzymy (tj. porówujemy
Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)
Elemety statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezetacji (wykład I) Populacja statystycza, badaie statystycze Statystyka matematycza zajmuje się opisywaiem i aalizą zjawisk masowych za pomocą metod
Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alia Gleska Istytut Matematyki WE PP 18 listopada 2017 1 Metoda aalitycza Metoda aalitycza przyjmujemy założeie, że zmiay zjawiska w czasie moża przedstawić jako fukcję zmieej czasowej
KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 3 Parametrycze testy istotości ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Stroa Część : TEST Zazacz poprawą odpowiedź (tylko jeda jest prawdziwa). Pytaie Statystykę moża rozumieć jako: a) próbkę
3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej
3. Regresja liiowa 3.. Założeia dotyczące modelu regresji liiowej Aby moża było wykorzystać model regresji liiowej, muszą być spełioe astępujące założeia:. Relacja pomiędzy zmieą objaśiaą a zmieymi objaśiającymi
X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.
Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,
Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny
TEMATYKA: Regresja liiowa dla prostej i płaszczyzy Ćwiczeia r 5 DEFINICJE: Regresja: metoda statystycza pozwalająca a badaie związku pomiędzy wielkościami daych i przewidywaie a tej podstawie iezaych wartości
Estymacja przedziałowa
Metody probabilistycze i statystyka Estymacja przedziałowa Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze
Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w
Zad Dae są astępujące macierze: A =, B, C, D, E 0. 0 = = = = 0 Wykoaj astępujące działaia: a) AB, BA, C+E, DE b) tr(a), tr(ed), tr(b) c) det(a), det(c), det(e) d) A -, C Jeśli działaia są iewykoale, to
1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o
1. Wioskowaie statystycze. W statystyce idetyfikujemy: Cecha-Zmiea losowa Rozkład cechy-rozkład populacji Poadto miaem statystyki określa się także fukcje zmieych losowych o tym samym rozkładzie. Rozkłady
ROZDZIAŁ 5 WPŁYW SYSTEMU OPODATKOWANIA DOCHODU NA EFEKTYWNOŚĆ PROCESU DECYZYJNEGO
Agieszka Jakubowska ROZDZIAŁ 5 WPŁYW SYSTEMU OPODATKOWANIA DOCHODU NA EFEKTYWNOŚĆ PROCESU DECYZYJNEGO. Wstęp Skąplikowaie współczesego życia gospodarczego powoduje, iż do sterowaia procesem zarządzaia
Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17
Egzami, 18.02.2017, godz. 9:00-11:30 Zadaie 1. (22 pukty) W każdym z zadań 1.1-1.10 podaj w postaci uproszczoej kresy zbioru oraz apisz, czy kresy ależą do zbioru (apisz TAK albo NIE, ewetualie T albo
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD i 2 Literatura: Marek Cieciura, Jausz Zacharski, Metody probabilistycze w ujęciu praktyczym, L. Kowalski, Statystyka, 2005 2 Statystyka to dyscyplia aukowa, której zadaiem jest
ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y
Zadaie. Łącza wartość szkód z pewego ubezpieczeia W = Y + Y +... + YN ma rozkład złożoy Poissoa z oczekiwaą liczbą szkód rówą λ i rozkładem wartości pojedyczej szkody takim, że ( Y { 0,,,3,... }) =. Niech:
BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI
StatSoft Polska, tel. () 484300, (60) 445, ifo@statsoft.pl, www.statsoft.pl BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI ZA POMOCĄ ANALIZY ROZKŁADÓW Agieszka Pasztyła Akademia Ekoomicza w Krakowie, Katedra Statystyki;
Prawdopodobieństwo i statystyka r.
Zadaie 1 Rzucamy 4 kości do gry (uczciwe). Prawdopodobieństwo zdarzeia iż ajmiejsza uzyskaa a pojedyczej kości liczba oczek wyiesie trzy (trzy oczka mogą wystąpić a więcej iż jedej kości) rówe jest: (A)
3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 2. Zmiee losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby daych, estymacja parametrów 4. Testowaie hipotez 5. Testy parametrycze 6. Testy
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.
Rachuek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystycza aaliza daych jakościowych Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok 407 ada@agh.edu.pl Wprowadzeie Rozróżia się dwa typy daych jakościowych: Nomiale jeśli opisują
Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA
Aaliza iepewości pomiarowych w esperymetach fizyczych Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODNOŚCI χ PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: Na stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz
Uwarunkowania rozwojowe województw w Polsce analiza statystyczno-ekonometryczna
3 MAŁGORZATA STEC Dr Małgorzata Stec Zakład Statystyki i Ekoometrii Uiwersytet Rzeszowski Uwarukowaia rozwojowe województw w Polsce aaliza statystyczo-ekoometrycza WPROWADZENIE Rozwój społeczo-gospodarczy
Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi.
Jarosław Wróblewski Aaliza Matematycza 1A, zima 2012/13 Ciągi. Ćwiczeia 5.11.2012: zad. 140-173 Kolokwium r 5, 6.11.2012: materiał z zad. 1-173 Ćwiczeia 12.11.2012: zad. 174-190 13.11.2012: zajęcia czwartkowe
oznaczają łączne wartości szkód odpowiednio dla k-tego kontraktu w t-tym roku. O składnikach naszych zmiennych zakładamy, że:
Zadaie. Niech zmiee losowe: X t,k = μ + α k + β t + ε t,k, k =,2,, K oraz t =,2,, T, ozaczają łącze wartości szkód odpowiedio dla k-tego kotraktu w t-tym roku. O składikach aszych zmieych zakładamy, że:
z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X
Matematyka ubezpieczeń majątkowych.0.0 r. Zadaie. Mamy day ciąg liczb q, q,..., q z przedziału 0,. Rozważmy trzy zmiee losowe: o X X X... X, gdzie X i ma rozkład dwumiaowy o parametrach,q i, i wszystkie
2.1. Studium przypadku 1
Uogóliaie wyików Filip Chybalski.. Studium przypadku Opis problemu Przedsiębiorstwo ŚRUBEX zajmuje się produkcją wyrobów metalowych i w jego szerokim asortymecie domiują różego rodzaju śrubki i wkręty.
Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?
Jak obliczać podstawowe wskaźiki statystycze? Przeprowadzoe egzamiy zewętrze dostarczają iformacji o tym, jak ucziowie w poszczególych latach opaowali umiejętości i wiadomości określoe w stadardach wymagań
Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12
Wykład Korelacja i regresja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Wykład 8. Badaie statystycze ze względu
O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii
O pewych zastosowaiach rachuku różiczkowego fukcji dwóch zmieych w ekoomii 1 Wielkość wytwarzaego dochodu arodowego D zależa jest od wielkości produkcyjego majątku trwałego M i akładów pracy żywej Z Fukcję
Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim.
Damia Doroba Ciągi. Graice, z których korzystamy. k. q.. 5. dla k > 0 dla k 0 0 dla k < 0 dla q > 0 dla q, ) dla q Nie istieje dla q ) e a, a > 0. Opis. Pierwsza z graic powia wydawać się oczywista. Jako
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)
Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych (w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym) Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli
Zeszyty naukowe nr 9
Zeszyty aukowe r 9 Wyższej Szkoły Ekoomiczej w Bochi 2011 Piotr Fijałkowski Model zależości otowań giełdowych a przykładzie otowań ołowiu i spółki Orzeł Biały S.A. Streszczeie Niiejsza praca opisuje próbę
Metody badania zbieżności/rozbieżności ciągów liczbowych
Metody badaia zbieżości/rozbieżości ciągów liczbowych Ryszard Rębowski 14 grudia 2017 1 Wstęp Kluczowe pytaie odoszące się do zagadieia badaia zachowaia się ciągu liczbowego sprowadza się do sposobu opisu
Wykład. Inwestycja. Inwestycje. Inwestowanie. Działalność inwestycyjna. Inwestycja
Iwestycja Wykład Celowo wydatkowae środki firmy skierowae a powiększeie jej dochodów w przyszłości. Iwestycje w wyiku użycia środków fiasowych tworzą lub powiększają majątek rzeczowy, majątek fiasowy i
Parametryczne Testy Istotności
Parametrycze Testy Istotości Wzory Parametrycze testy istotości schemat postępowaia pukt po pukcie Formułujemy hipotezę główą H odośie jakiegoś parametru w populacji geeralej Hipoteza H ma ajczęściej postać
Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności)
IV. Estymacja parametrów Estymacja: Puktowa (ocea, błędy szacuku Przedziałowa (przedział ufości Załóżmy, że rozkład zmieej losowej X w populacji geeralej jest opisay dystrybuatą F(x;α, gdzie α jest iezaym
Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień.
Metoda aalizy hierarchii Saaty ego Ważym problemem podejmowaia decyzji optymalizowaej jest często występująca hierarchiczość zagadień. Istieje wiele heurystyczych podejść do rozwiązaia tego problemu, jedak
Analiza potencjału energetycznego depozytów mułów węglowych
zaiteresowaia wykorzystaiem tej metody w odiesieiu do iych droboziaristych materiałów odpadowych ze wzbogacaia węgla kamieego ależy poszukiwać owych, skutecziej działających odczyików. Zdecydowaie miej
Współzależności między wykluczeniem społecznym a edukacją
Współzależości między ykluczeiem społeczym a edukacją Tomasz Paek Warszaa, 30 czerca 2014 ZWIĄZKI POMIĘDZY WYKLUCZENIEM SPOŁECZNYM A EDUKACJĄ Wykształceie oraz kompetecje są jedym z podstaoych yzaczikó
MACIERZE STOCHASTYCZNE
MACIERZE STOCHASTYCZNE p ij - prawdopodobieństwo przejścia od stau i do stau j w jedym (dowolym) kroku, [p ij ]- macierz prawdopodobieństw przejść (w jedym kroku), Własości macierzy prawdopodobieństw przejść:
WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa
Matematyka fiasowa 8.05.0 r. Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy LX Egzami dla Aktuariuszy z 8 maja 0 r. Część I Matematyka fiasowa WERJA EU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:... Czas egzamiu: 00 miut
Klasyfikacja inwestycji materialnych ze względu na ich cel:
Metodologia obliczeia powyższych wartości Klasyfikacja iwestycji materialych ze względu a ich cel: mające a celu odtworzeie środków trwałych lub ich wymiaę w celu obiżeia kosztów produkcji, rozwojowe:
ANALIZA KORELACJI IREGRESJILINIOWEJ
ANALIZA KORELACJI IREGRESJILINIOWEJ 1. ZALEŻNOŚCI STOCHASTYCZNE Badajac zjawiska o charakterze masowym, w tym szczególie zjawiska spo leczo-ekoomicze, stwierdzamy, że każde z ich jest uwarukowae dzia laiem
Przemysław Jaśko Wydział Ekonomii i Stosunków Międzynarodowych, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie
MODELE SCORINGU KREDYTOWEGO Z WYKORZYSTANIEM NARZĘDZI DATA MINING ANALIZA PORÓWNAWCZA Przemysław Jaśko Wydział Ekoomii i Stosuków Międzyarodowych, Uiwersytet Ekoomiczy w Krakowie 1 WROWADZENIE Modele aplikacyjego
Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).
Cetrale miary położeia Średia; Moda (domiata) Mediaa Kwatyle (kwartyle, decyle, cetyle) Moda (Mo, D) wartość cechy występującej ajczęściej (ajlicziej). Mediaa (Me, M) dzieli uporządkoway szereg liczbowy
Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8
Część I Statystyka opisowa () Statystyka opisowa 24 maja 2010 1 / 8 Niech x 1, x 2,..., x będą wyikami pomiarów, p. temperatury, ciśieia, poziomu rzeki, wielkości ploów itp. Przykład 1: wyiki pomiarów
Matematyka ubezpieczeń majątkowych 9.10.2006 r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n
Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie. Rozważamy proces adwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskreym posaci: U = u + c S = 0... S = W + W +... + W W W W gdzie zmiee... są iezależe i mają e sam
Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.
Matematyka ubezpieczeń majątkowych 6..003 r. Zadaie. W kolejych okresach czasu t =,, 3, 4, 5 ubezpieczoy, charakteryzujący się parametrem ryzyka Λ, geeruje szkód. Dla daego Λ = λ zmiee N, N,..., N 5 są
Miary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.
Miary położeia Średia Dla daych idywidualych: x = 1 x = 1 x i i ẋ i gdzie ẋ i środek i tego przedziału i - liczość i-tego przedziału Domiata moda Liczba ajczęściej występująca jeśli taka istieje - dla
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
TATYTYKA MATEMATYCZNA ROZKŁADY PODTAWOWYCH TATYTYK zmiea losowa odpowiedik badaej cechy, (,,..., ) próba losowa (zmiea losowa wymiarowa, i iezależe zmiee losowe o takim samym rozkładzie jak (taką próbę
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli doświadczeie,
Miary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.
Miary położeia Średia Dla daych idywidualych: x = 1 x = 1 x i i ẋ i gdzie ẋ i środek i tego przedziału i - liczość i-tego przedziału Domiata moda Liczba ajczęściej występująca jeśli taka istieje - dla
Statystyka opisowa - dodatek
Statystyka opisowa - dodatek. *Jak obliczyć statystyki opisowe w dużych daych? Liczeie statystyk opisowych w dużych daych może sprawiać problemy. Dla przykładu zauważmy, że aiwa implemetacja średiej arytmetyczej
MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty
MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH WYKŁAD 2: RENTY. PRZEPŁYWY PIENIĘŻNE. TRWANIE ŻYCIA 1. Rety Retą azywamy pewie ciąg płatości. Na razie będziemy je rozpatrywać bez żadego związku z czasem życiem człowieka.
POLITECHNIKA OPOLSKA
POLITCHIKA OPOLSKA ISTYTUT AUTOMATYKI I IFOMATYKI LABOATOIUM MTOLOII LKTOICZJ 7. KOMPSATOY U P U. KOMPSATOY APIĘCIA STAŁO.. Wstęp... Zasada pomiaru metodą kompesacyją. Metoda kompesacyja pomiaru apięcia
Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa
Statystyka matematycza. Wykład II. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 dyskretych Rozkłady zmieeych losowych ciągłych 2 3 4 Rozkład zmieej losowej dyskretej dyskretych Rozkłady zmieeych losowych
WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ
WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ LABORATORIUM RACHUNEK EKONOMICZNY W ELEKTROENERGETYCE INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA
Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek
Zajdowaie pozostałych pierwiastków liczby zespoloej, gdy zay jest jede pierwiastek 1 Wprowadzeie Okazuje się, że gdy zamy jede z pierwiastków stopia z liczby zespoloej z, to pozostałe pierwiastki możemy
Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora
Aaliza wyików symulacji i rzeczywistego pomiaru zmia apięcia ładowaego kodesatora Adrzej Skowroński Symulacja umożliwia am przeprowadzeie wirtualego eksperymetu. Nie kostruując jeszcze fizyczego urządzeia
STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY
MIARY POŁOŻENIA Średia Dla daych idywidualych: STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY Q i = x lmi + i mi 1 4 j h m i mi x = 1 x i x = 1 i ẋ i gdzie ẋ i środek i-tego przedziału i liczość i- tego przedziału
1. Metoda zdyskontowanych przyszłych przepływów pieniężnych
Iwetta Budzik-Nowodzińska SZACOWANIE WARTOŚCI DOCHODOWEJ PRZEDSIĘBIORSTWA STUDIUM PRZYPADKU Wprowadzeie Dochodowe metody wycey wartości przedsiębiorstw są postrzegae, jako ajbardziej efektywe sposoby określaia
Statystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematycza dla leśików Wydział Leśy Kieruek leśictwo Studia Stacjoare I Stopia Rok akademicki 0/0 Wykład 5 Testy statystycze Ogóle zasady testowaia hipotez statystyczych, rodzaje hipotez, rodzaje
MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU
Przedmiot: Iformatyka w logistyce Forma: Laboratorium Temat: Zadaie 2. Automatyzacja obsługi usług logistyczych z wykorzystaiem zaawasowaych fukcji oprogramowaia Excel. Miimalizacja pustych przebiegów
KADD Metoda najmniejszych kwadratów
Metoda ajmiejszych kwadratów Pomiary bezpośredie o rówej dokładości o różej dokładości średia ważoa Pomiary pośredie Zapis macierzowy Dopasowaie prostej Dopasowaie wielomiau dowolego stopia Dopasowaie
Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja
Charakterystyki liczbowe zmieych losowych: wartość oczekiwaa i wariacja dr Mariusz Grządziel Wykłady 3 i 4;,8 marca 24 Wartość oczekiwaa zmieej losowej dyskretej Defiicja. Dla zmieej losowej dyskretej
Stwierdzenie 1. Jeżeli ciąg ma granicę, to jest ona określona jednoznacznie (żaden ciąg nie może mieć dwóch różnych granic).
Materiały dydaktycze Aaliza Matematycza Wykład Ciągi liczbowe i ich graice. Graice ieskończoe. Waruek Cauchyego. Działaia arytmetycze a ciągach. Podstawowe techiki obliczaia graic ciągów. Istieie graic
STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY
MIARY POŁOŻENIA Średia Dla daych idywidualych: x = 1 STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY x i x = 1 i ẋ i gdzie ẋ i środek i-tego przedziału i liczość i- tego przedziału Domiata (moda Liczba ajczęściej
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA Mamy populację geeralą i iteresujemy się pewą cechą X jedostek statystyczych, a dokładiej pewą charakterystyką liczbową θ tej cechy (p. średią wartością
Zestaw II Odpowiedź: Przeciętna masa ciała w grupie przebadanych szczurów wynosi 186,2 g.
Zadaia przykładowe z rozwiązaiami Zadaie Dokoao pomiaru masy ciała 8 szczurów laboratoryjych. Uzyskao astępujące wyiki w gramach: 70, 80, 60, 90, 0, 00, 85, 95. Wyzaczyć przeciętą masę ciała wśród zbadaych
Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia
Pla wykładu Aaliza daych Wykład : Statystyka opisowa. Małgorzata Krętowska Wydział Iformatyki Politechika Białostocka. Statystyka opisowa.. Estymacja puktowa. Własości estymatorów.. Rozkłady statystyk
ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH
ZJAZD ESTYMACJA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oa oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej estymatorem,
Statystyczny opis danych - parametry
Statystyczy opis daych - parametry Ozaczeia żółty owe pojęcie czerwoy, podkreśleie uwaga * materiał adobowiązkowy Aa Rajfura, Matematyka i statystyka matematycza a kieruku Rolictwo SGGW Zagadieia. Idea
16 Przedziały ufności
16 Przedziały ufości zapis wyiku pomiaru: sugeruje, że rozkład błędów jest symetryczy; θ ± u(θ) iterpretacja statystycza przedziału [θ u(θ), θ + u(θ)] zależy od rozkładu błędów: P (Θ [θ u(θ), θ + u(θ)])
Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy
Ekoomiczy Uiwersytet Dziecięcy Dlaczego jede kraje są biede a ie bogate? dr Baha Kaliowska-Sufiowicz Uiwersytet Ekoomiczy w Pozaiu 23 maja 2013 r. EKONOMICZNY UNIWERSYTET DZIECIĘCY WWW.UNIWERSYTET-DZIECIECY.PL
Histogram: Dystrybuanta:
Zadaie. Szereg rozdzielczy (przyjmujemy przedziały klasowe o długości 0): x0 xi i środek i*środek i_sk częstości częstości skumulowae 5 5 8 0 60 8 0,6 0,6 5 5 9 0 70 7 0,8 0, 5 5 5 0 600 0, 0,6 5 55 8
Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja
Podstawowe ozaczeia i wzory stosowae a wykładzie i laboratorium Część I: estymacja 1 Ozaczeia Zmiee losowe (cechy) ozaczamy a wykładzie dużymi literami z końca alfabetu. Próby proste odpowiadającymi im
Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n 4n n 1
30. Obliczyć wartość graicy ( 0 ( ( ( 4 +1 + 1 4 +3 + 4 +9 + 3 4 +7 +...+ 1 4 +3 + 1 ( ( 4 +3. Rozwiązaie: Ozaczmy sumę występującą pod zakiem graicy przez b. Zamierzamy skorzystać z twierdzeia o trzech
Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1 LUX, zima 2016/17
585. Wskaż liczbę rzeczywistą k, dla której podaa graica istieje i jest dodatią liczbą rzeczywistą. Podaj wartość graicy dla tej wartości parametru k. Jeżeli odpowiedź jest liczbą wymierą, podaj ją w postaci
Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7
Metody probabilistycze i statystyka Estymacja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze
Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona) n2 2
Wykład 7 Dwie iezależe próby Często porówujemy wartości pewej zmieej w dwóch populacjach. Przykłady: Grupa zabiegowa i kotrola Lekarstwo a placebo Pacjeci biorący dwa podobe lekarstwa Mężczyźi a kobiety
Matematyka finansowa 08.10.2007 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIII Egzamin dla Aktuariuszy z 8 października 2007 r.
Matematyka fiasowa 08.10.2007 r. Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy XLIII Egzami dla Aktuariuszy z 8 paździerika 2007 r. Część I Matematyka fiasowa WERSJA TESTU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:...
ANALIZA PORÓWNAWCZA DOBROBYTU EKONOMICZNEGO GOSPODARSTW DOMOWYCH OSÓB MŁODSZYCH I STARSZYCH
Studia Ekoomicze. Zeszyty Naukowe Uiwersytetu Ekoomiczego w Katowicach ISSN 2083-86 Nr 242 205 Ekoomia 3 Aa Sączewska-Piotrowska Uiwersytet Ekoomiczy w Katowicach Wydział Ekoomii Katedra Metod Statystyczo-Matematyczych
PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA
PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA FILIP RACIBORSKI FILIP.RACIBORSKI@WUM.EDU.PL ZAKŁAD PROFILAKTYKI ZAGROŻEŃ ŚRODOWISKOWYCH I ALERGOLOGII WUM ZADANIE 1 Z populacji wyborców pobrao próbkę 1000 osób i okazało
Analiza popytu na alkohol w Polsce z zastosowaniem modelu korekty błędem AIDS
Ekoomia Meedżerska 2011, r 10, s. 161 172 Jacek Wolak *, Grzegorz Pociejewski ** Aaliza popytu a alkohol w Polsce z zastosowaiem modelu korekty błędem AIDS 1. Wprowadzeie Okres trasformacji, zapoczątkoway
Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej
Wykład 11 (14.05.07). Przedziały ufości dla średiej Przykład Cea metra kwadratowego (w tys. zł) z dla 14 losowo wybraych mieszkań w mieście A: 3,75; 3,89; 5,09; 3,77; 3,53; 2,82; 3,16; 2,79; 4,34; 3,61;
Ciągi liczbowe wykład 3
Ciągi liczbowe wykład 3 dr Mariusz Grządziel semestr zimowy, r akad 204/205 Defiicja ciągu liczbowego) Ciagiem liczbowym azywamy fukcję odwzorowuja- ca zbiór liczb aturalych w zbiór liczb rzeczywistych
STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II
STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II 1. Pla laboratorium II rozkłady prawdopodobieństwa Rozkłady prawdopodobieństwa dwupuktowy, dwumiaowy, jedostajy, ormaly. Związki pomiędzy rozkładami prawdopodobieństw.
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA. Wykład wstępy. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 3. Zmiee losowe 4. Populacje i próby daych 5. Testowaie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test 8. Test
Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/ n 333))
46. Wskazać liczbę rzeczywistą k, dla której graica k 666 + 333)) istieje i jest liczbą rzeczywistą dodatią. Obliczyć wartość graicy przy tak wybraej liczbie k. Rozwiązaie: Korzystając ze wzoru a różicę
Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.
Z adaie Niech,,, będą iezależymi zmieymi losowymi o idetyczym rozkładzie ormalym z wartością oczekiwaą 0 i wariacją. Wyzaczyć wariację zmieej losowej. Wskazówka: pokazać, że ma rozkład Γ, ODP: Zadaie Niech,,,
Siłownie ORC sposobem na wykorzystanie energii ze źródeł niskotemperaturowych.
Siłowie ORC sposobem a wykorzystaie eergii ze źródeł iskotemperaturowych. Autor: prof. dr hab. Władysław Nowak, Aleksadra Borsukiewicz-Gozdur, Zachodiopomorski Uiwersytet Techologiczy w Szczeciie, Katedra
Rozkład normalny (Gaussa)
Rozład ormaly (Gaussa) Wyprowadzeie rozładu Gaussa w modelu Laplace a błędów pomiarowych. Rozważmy pomiar wielości m, tóry jest zaburzay przez losowych efetów o wielości e ażdy, zarówo zaiżających ja i
ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4
Agata Boratyńska Statystyka aktuariala... 1 ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4 1. Wygeeruj szkody dla polis z kolejych lat wg rozkładu P (N = 1) = 0, 1 P (N = 0) = 0, 9, gdzie N jest liczbą szkód z jedej polisy.
Lista 6. Estymacja punktowa
Estymacja puktowa Lista 6 Model metoda mometów, rozkład ciągły. Zadaie. Metodą mometów zaleźć estymator iezaego parametru a w populacji jedostajej a odciku [a, a +. Czy jest to estymator ieobciążoy i zgody?
Kolorowanie Dywanu Sierpińskiego. Andrzej Szablewski, Radosław Peszkowski
olorowaie Dywau ierpińskiego Adrzej zablewski, Radosław Peszkowski pis treści stęp... Problem kolorowaia... Róże rodzaje kwadratów... osekwecja atury fraktalej...6 zory rekurecyje... Przekształcaie rekurecji...