报告题目：基于洛伦兹曲线模型的环境不平等统计测度研究——一种优于基尼系数的方法LC-MLEAIC
主讲人：林金官教授（南京审计大学）
时间：2024年7月12日（周五）14:30 p.m.
地点：北院卓远楼305会议室
主办单位：统计与数学学院
摘要：基尼系数是衡量国家和地区不平等的常用指标之一，然而基尼系数只能反映不平等的整体情况。为克服基尼系数的局限性，本报告基于洛伦兹曲线模型对环境不平等统计测度进行研究，提出了洛伦兹曲线极大似然估计AIC(Lorenz Curve maximum likelihood AIC，LC-MLEAIC)方法。此方法通过对洛伦兹曲线模型的参数进行极大似然估计，再利用AIC信息准则评估洛伦兹曲线模型拟合的优良性，并将环境不平等统计测度视为对环境不平等的指标分布进行数据降维及模型选择的任务，最优模型不仅能够计算基尼系数反映整体的不平等，也能量化不同污染水平的不平等程度。基于2013年中国2843个县区的PM2.5数据，本文应用LC-MLEAIC方法对洛伦兹曲线模型进行评估，得到最优洛伦兹曲线模型为双参数Dagum模型，该模型的两个参数能有效评估并区分了集中在低污染水平和高污染水平的不平等。优于基尼系数的LC-MLEAIC为评估不同污染水平的环境不平等问题提供了新的测度与算法支持，也为优化环境公平的规模和环境特征，及未来的空气污染控制提供了依据，以促进更公平和可持续的发展。
主讲人简介：
林金官，1965年1月生，男，博士，统计学二级教授、博士生导师。目前担任江苏省政府统计与大数据研究院院长、南京审计大学统计科学大数据研究院院长。现主要从事非线性统计、计量经济、金融统计与风险度量、统计诊断、面板数据分析和统计应用等方面的研究工作。2000年以来, 在国内外核心期刊上发表论文一百余篇，其中SCI和SSCI收录论文近百篇，主持国家自然科学基金和国家社会科学基金项目6项（其中国家社会科学基金重大项目1项），其它项目数十项。担任2013-2017、2018-2022教育部统计学类教学指导委员会委员、全国工业统计学教学研究会副会长、中国现场统计研究会资源与环境分会副会长、《数理统计与管理》副主编、《系统科学与数学》《统计与决策》《统计学报》等编委。至目前，已培养博士生16人，培养硕士生数十人，另先后与8位博士后进行合作研究。
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