Atkinson Indeksi - Wikipedia - Love.az

İndeksin fərqli bir xüsusiyyəti^[3], müxtəlif gəlirləri olan seqmentlər arasında gəlir bölgüsündə qərəzliliyi ölçmək qabiliyyətidir. İndeks, gəlirin ölçülməsi üçün ε əmsalı tətbiq etməklə normativ göstəriciyə çevrilə bilər ki, bu da 0-dan ${\displaystyle \infty }$ -ə qədər olan dəyərləri qəbul edə bilər. Gəlir bölgüsünün müəyyən hissəsində qərəzliliyə daha çox çəki vermək olar^[4], müvafiq ε, “bərabərsizlikdən çəkinmə” (ing. "inequality aversion") səviyyəsini seçməklə. Atkinson indeksi, ε yüksəldikcə, gəlir bölgüsü altındakı qərəzlərə daha həssas olur^[5]. Əksinə, bərabərsizliyi bəyənmə səviyyəsi azaldıqca (yəni ε 0-a yaxınlaşır), Atkinson indeksi gəlir bölgüsündə yuxarıdakı qərəzlərə qarşı daha həssas olur.^[6]

Atkinson indeksi aşağıdakı kimi müəyyən edilirLambert, P. (2002). Distribution and redistribution of income. 3rd edition, Manchester Univ Press, ISBN 978-0-7190-5732-8.:

${\displaystyle A={\begin{cases}1-{\frac {1}{\mu }}\left({\frac {1}{N}}\sum _{i=1}^{N}y_{i}^{1-\varepsilon }\right)^{1/(1-\varepsilon )}&\varepsilon \in \left[0,1\right)\\1-{\frac {1}{\mu }}\left(\prod _{i=1}^{N}y_{i}\right)^{1/N}&\varepsilon =1,\end{cases}}}$ 

burada ${\displaystyle y_{i}}$  — fərdin və ya qrupun gəlir səviyyəsi i (i = 1, 2, …, N), μ — arifmetik ortası^[7]:

${\displaystyle \mu ={\frac {1}{N}}\sum _{i=1}^{N}y_{i}}$ .

• Paul D. Allison, Measures of Inequality, American Sociological Review, 43 (December 1978), pp. 865—880, presents a technical discussion of the Atkinson measure’s properties.
• Amartya Sen, James E. Foster: On Economic Inequality, Oxford University Press, 1996 (Python script for a selection of formulas in the book)
• Income Inequality, 1947—1998, from the United States Census Office.
• Программное обеспечение:
• Калькулятор межрегионального неравенства информационно-аналитической системы позволяет получить M-файлы для MatLab, позволяющие рассчитать коэффициент Джини, индекс Аткинсона и индекс Тейла.
• (англ.) Бесплатный калькулятор в сети рассчитывает индекс Джини, чертит кривую Лоренца и рассчитывает другие показатели сосредоточенности для любых наборов данных.