Zamożność dochodowa gospodarstw domowych. Determinanty, dynamika, zróżnicowanie przestrzenne

• Autorzy: Anna Sączewska-Piotrowska
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Głównym celem pracy jest diagnoza zjawisk zamożności i bogactwa gospodarstw domowych w Polsce, ze szczególnym uwzględnieniem ich determinant, dynamiki i zróżnicowania przestrzennego. Zamożność i bogactwo będą rozpatrywane przez pryzmat dochodów uzyskiwanych przez gospodarstwa domowe w Polsce w latach 2000-2015. W pracy zostanie więc przeprowadzona analiza jednowymiarowa, traktująca dochody jako miernik zamożności i niebiorąca pod uwagę innych aspektów związanych z zamożnością i bogactwem (np. posiadany majątek, luksusowa konsumpcja). Rozważane będą realne dochody gospodarstw domowych, uwzględniające efekty skali związane z rozmiarem gospodarstwa domowego. Próba badawcza obejmuje gospodarstwa domowe z badania panelowego prowadzonego w ramach projektu Diagnoza Społeczna. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Gospodarstwa domowe; Dochody gospodarstw domowych; Budżet gospodarstwa domowego; Zamożność społeczeństwa; Analiza przestrzenna

EN

Households; Household income; Budgets of households; Society affluence; Spatial analysis

• Czasopismo: Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2018
• Strony: 204

Twórcy

autor

Anna Sączewska-Piotrowska

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• 100 najbogatszych Polaków (2018), https://www.forbes.pl/100-najbogatszych-polska/2018 (dostęp: 16.03.2018).
• A practical guide to mixed models in R (2017), https://ase.tufts.edu/gsc/gradresources/ guidetomixedmodelsinr/mixed model guide.html (dostęp: 16.06.2018).
• Aaberge R., Atkinson A.B. (2008), Top incomes in Norway, Discussion Papers, No. 552, Statistics Norway Research Department, Oslo.
• Agresti A. (2002), Categorical data analysis, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ.
• Alfons A., Tempi M. (2013), Estimation of social exclusion indicators from complex surveys: The R package laeken, "Journal of Statistical Software", Vol. 54, Iss. 15, s. 1-25.
• Alichi A., Kantenga K., Sole J. (2016), Income polarization in the United States, Working Paper, WP/16/121, IMF, Washington, DC.
• Allison P.D. (2010), Survival analysis [w:] G.R. Hancock, R.O. Mueller (eds.), The reviewer's guide to quantitative methods in the social sciences, Routledge, New York, s. 413-425.
• Amara M., Jemmali H. (2018), Household and contextual indicators of poverty in Tunisia: A multilevel analysis, "Social Indicators Research", Vol. 137, Iss. 1, s. 113-138.
• Anderson T.W., Goodman L.A. (1957), Statistical-interference about Markov chains, "Annals of Mathematical Statistics", Vol. 28, No. 1, s. 89-110.
• Andriopoulou E., Tsakloglou P. (2011), The determinants of poverty transitions in Europe and the role of duration dependence, IZA Discussion Papers, No. 5692, Institute for the Study of Labor (IZA), Bonn.
• Andriopoulou E., Tsakloglou P. (2016), Mobility into and out of poverty in Europe in the 1990s and the pre-crisis period: The role of income, demographic and labour market events, IZA Discussion Papers, No. 9750, Institute for the Study of Labor (IZA), Bonn.
• Anikin V.A., Lezhnina Y.P., Mareeva S.V., Slobodenyuk E.D., Tikhonova N.N. (2016), Income stratification: Key approaches and their application to Russia, Working Papers, Series: Public and Social Policy, WP BRP 02/PSP/2016, National Research University Higher School of Economics.
• Anselin L. (1995), Local indicators of spatial association - LISA, "Geographical Analysis", Vol. 27, Iss. 2, s. 93-115.
• Anselin L. (2005), Spatial regression analysis in R. A workbook, Center for Spatiallly Integrated Social Science, https://geodacenter.asu.edu/system/files/rexl.pdf (dostęp: 15.08.2017).
• Anselin L., Bao S. (1997), Exploratory Spatial Data Analysis Linking SpaceStat and ArcView [w:] M.M. Fischer, A. Getis (eds.), Recent Developments in Spatial Analysis. Spatial Statistics, Behavioral Modelling and Computational Intelligence, Springer-Verlag, Berlin, s. 35-59.
• Anselin L., Murray A.T., Rey S.J. (2013), Spatial analysis [w:] T.D. Little (ed ), The Oxford handbook of quantitative methods. Vol. 2. Statistical analysis, Oxford University Press, New York, s. 154-174.
• Atkinson A.B. (2007), Measuring top incomes: Methodological issues [w:] A.B. Atkinson, T. Piketty (eds.), Top incomes over the 20,h century: A contrast between continental European and English speaking countries, Oxford University Press, Oxford, s. 18-42.
• Atkinson A.B., Piketty T., Saez E. (2011), Top incomes in the long run history, "Journal of Economic Literature", Vol. 49, Iss. 1, s. 3-71.
• Bach S., Corneo G., Steiner V. (2009), From bottom to top: The entire income distribution in Germany, 1992-2003, "Review of Income and Wealth", Vol. 55, Iss. 2, s. 303-330.
• Banaszkiewicz D., Jackowska B., Wycinka E. (2009), Wykorzystanie analizy Kaplana-Meiera do badania zróżnicowania stażu pracy osób długotrwale bezrobotnych, "Prace i Materiały Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego", nr 4/2, s. 559-568.
• Bane M.J., Ellwood D. (1986), Slipping into and out of poverty: The dynamics of poverty spells, "Journal of Human Resources", Vol. 21, Iss. 1, s. 1-23.
• Barr D.J., Levy R., Scheepers C., Tily H.J. (2013), Random effects structure for confirmatory hypothesis testing: Keep it maximal, "Journal of Memory and Language", Vol. 68, No. 3, s. 1-43.
• Bates D. (2009), Correlation of fixed effects, https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-mixed- models/2009ql/001941.html (dostęp: 28.12.2017).
• Bates D., Maechler M., Bolker B., Walker S. (2015), Fitting linear mixed-effects models using lme4, "Journal of Statistical Software", Vol. 67, Iss. 1, s. 1-48.
• Baulch B. (2013), Understanding poverty dynamics and economic mobility [w:] A. Shepherd, J. Brunt (eds.), Chronic poverty: Concepts, causes and policy, Palgrave Macmillan, Baningstoke, s. 38-59.
• Betti G., Verma V. (2004), A methodology for the study of multi-dimensional and longitudinal aspects of poverty and deprivation, Invited Paper, IAOS-IASS Joint Conference, November 29th - December 1st, Amman, Jordan.
• Bhat B.R. (2000), Stochastic models. Analysis and applications, New Age International, New Delhi.
• Biecek P. (2013), Analiza danych z programem R. Modele liniowe z efektami stałymi, losowymi i mieszanymi, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Biernacki M. (2006), Porządki generowane krzywą Lorenza, "Mathematical Economics", No. 3(10), s. 125-134.
• Bieszk-Stolorz B. (2013), Analiza historii zdarzeń w badaniu bezrobocia, Volumina.pl Daniel Krzanowski, Szczecin.
• Bieszk-Stolorz B., Markowicz I. (2012), Modele regresji Coxa w analizie bezrobocia, CeDeWu, Warszawa.
• Biswas K. (2015), Performances of different estimation methods for generalized linear mixed models, https://macsphere.mcmaster.ca/bitstream/l 1375/17272/2/M. Sc_ Thesis_final_Keya_Biswas.pdf (dostęp: 1.01.2018).
• Bivand R., Lewin-Koh N. (2017), maptools: Tools for reading and handling spatial objects, R package version 0.9-2, https://CRAN.R-project.org/package=maptools.
• Bivand R., Piras G. (2015), Comparing implementations of estimation methods for spatial econometrics, "Journal of Statistical Software", Vol. 63, Iss. 18, s. 1-36.
• Bolker B. (2009), Correlation of fixed effects, https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-mixed- models/2009ql/001923.html (dostęp: 28.12.2017).
• Bordley R.F., McDonald J.B., Mantrala A. (1996), Something new, something old: Parametric models for the size distribution of income, "Journal of Income Distribution", Vol. 6, No. 1, s. 91-103.
• Borkowski R. (2004), Rozważania o bogactwie i biedzie - aspekty teoretyczne i stan badań [w:] R. Borkowski (red.), Bogactwo i bieda. Próba refleksji humanistycznej, AGH, Kraków, s. 11-24.
• Bose A., Chakravarty S.R., D'Ambrosio C. (2014), Richness orderings, "The Journal of Economic Inequality", Vol. 12, Iss. 1, s. 5-22.
• Brady D., Fullerton A.S., Cross J.M. (2009), Putting poverty in political context: A multi-level analysis of adult poverty across 18 affluent democracies, "Social Forces", Vol. 88, No. l,s. 271-299.
• Brzeziński M. (2010), Income affluence in Poland, "Social Indicators Research", Vol. 99, Iss. 2, s. 285-299.
• Brzeziński M. (2014), Do wealth distributions follow power laws? Evidence from "rich lists", "Physica A: Statistical Mechanics and its Applications", Vol. 406, Iss. C, s. 155-162.
• Callens M., Croux C. (2009), Poverty dynamics in Europe. A Multilevel discrete-time recurrent hazard analysis, "International Sociology", Vol. 24, No. 3, s. 368-396.
• Cano L.F. (2010), Transformation of an individual, family, community, nation and the world, Trafford, New York.
• Chakravarty S.R. (1983), A new index of poverty, "Mathematical Social Sciences", Vol. 6, Iss. 3, s. 307-313.
• Champernowne D.G. (1952), The graduation of income distributions, "Econometrica", Vol. 20, No. 4, s. 591-615.
• Christensen R.H.B. (2015), Ordinal - regression models for ordinal data, R package version 2015.6-28, http://www.cran.r-project.org/package=ordinal.
• Chrzanowska M., Landmesser J.M. (2017), Symulacja efektów ex ante programu "Rodzina 500+ " [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Taksonomia 28. Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Prace Naukowe, nr 468, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Wrocław, s. 38-46.
• Cichomski B., Kózek W., Morawski P., Morawski W. (2001), Sprawiedliwość społeczna. Polska lat dziewięćdziesiątych, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.
• Cobham A., Sumner A. (2013), Is it all about the tails? The Palma measure of income inequality, Working Paper, No. 343, Center for Global Development, Washington, DC.
• Czajkowski A. (2009), Forecasting income distributions of households in Poland on the basis of Markov chains, "Acta Univevsitatis Lodziensis. Folia Oeconomica", vol. 225, s. 245-256.
• Czajkowski A., Domański C., Jędrzejczak A. (2005), Prognozy rozkładów płac i dochodów [w:] C. Domański (red.), Analiza rozkładów płac i dochodów w Polsce w przekroju terytorialnym, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, s. 80-95.
• Czapiński J., Panek T., red. (2016), Diagnoza społeczna 2015, www.diagnoza.com (dostęp: 8.07.2018).
• Dagum C. (1977), A new model of personal income distribution: Specification and estimation, "Economie Appliquée", Vol. 30, No. 3, s. 413-437.
• Danziger S., Gottchalk P., Smolensky E. (1989), How the rich have fared, 1973-1987, "American Economic Review", Vol. 72, No. 2, s. 310-314.
• Derr B. (2013), Ordinal response modelling with the LOGISTIC procedure [w:] Proceedings of the SAS Global Forum 2013 Conference, SAS Institute, Cary, NC, s. 1-20.
• Devicienti F. (2011), Estimating poverty persistence in Britain, "Empirical Economics", Vol. 40, Iss. 3, s. 657-686.
• DiCaprio A. (2012), Introduction: The role of elites in economic development [w:] A.H. Amsden, A. DiCaprio, J.A. Robinson, The role of elites in economic development, Oxford University Press, Oxford, s. 1-15.
• Di Maggio F., Romanowski P., Walter C. (2003), Eastern European banking matures, "The McKinsey Quarterly", No. 2, s. 90-99.
• Domański H. (2012), Polska klasa średnia, Wydawnictwo Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń.
• Domański H., Karpiński Z., Pokropek A., Przybysz D., Sawiński Z., Słomczyński K.M., Trzciński R. (2012), Metodologia badań nad stratyfikacją społeczną, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.
• Domański H., Pokropek A. (2011), Podziały terytorialne, globalizacja a nierówności społeczne. Wprowadzenie do modeli wielopoziomowych, IFiS PAN, Warszawa.
• Dong G., Harris R. (2015), Spatial autoregressive models for geographically hierarchical data structures, "Geographical Analysis", Vol. 47, Iss. 2, s. 173-191.
• Dudek H. (2007), An identification of farmers' households in danger of poverty on the ground of ordered logit model [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Taksonomia 14. Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Prace Naukowe, nr 1169, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Wrocław, s. 367-375.
• Dudek H. (2011), Skale ekwiwalentności - estymacja na podstawie kompletnych modeli popytu, Wydawnictwo SGGW, Warszawa.
• Dudek H. (2012), Subiektywne skale ekwiwalentności - analiza na podstawie danych o satysfakcji z osiąganych dochodów [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Taksonomia 19. Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Prace Naukowe, nr 242, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Wrocław, s. 153-162.
• Dudek H., Landmesser J. (2013), Wpływ relatywnej deprywacji na subiektywne postrzeganie dochodów [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Taksonomia 20. Klasyfikacja 1 analiza danych - teoria i zastosowania, Prace Naukowe, nr 278, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Wrocław, s. 142-150.
• Dynan K., Skinner J., Zeldes S. (2004), Do the rich save more? "Journal of Political Economy", Vol. 112, Iss. 2, s. 397-444.
• Działo J., Milewski R. (2013), Podstawy teorii podziału i rynki czynników produkcji [w:] R. Milewski, E. Kwiatkowski (red.), Podstawy ekonomii, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, s. 172-196.
• Efron B. (1988), Logistic regression, survival analysis, and the Kaplan-Meier curve, "Journal of the American Statistical Association", Vol. 83, No. 402, s. 414-425.
• Feenberg D., Poterba J. (2000), The income and tax share of very high-income households, 1960-1995, "American Economic Review", Vol. 90, Iss. 2, s. 264-270.
• Fisk P.R. (1961), The graduation of income distribution, "Econometrica", Vol. 29, No. 2, s. 171-185.
• Foster J., Greer J., Thorbecke E. (1984), A class of decomposable poverty measures, "Econometrica", Vol. 52(3), s. 761-766.
• Fouarge D., Layte R. (2003), Duration of poverty spells in Europe, EPAG Working Papers, 47, University of Essex, Colchester.
• Fouarge D., Layte R. (2005), Welfare regimes and poverty dynamics: The duration and recurrence of poverty spells in Europe, "Journal of Social Policy", Vol. 34, No. 3, s. 407-426.
• Frank R. (2007), Falling behind: How rising inequality harms the middle class, University of California Press, Berkeley.
• Franzini M., Granaglia E., Raitano M. (2016), Extreme inequalities in contemporary capitalism. Should we be concerned about the rich? Springer, Switzerland.
• Frątczak E., Gach-Ciepiela U., Babiker H. (2005), Analiza historii zdarzeń. Elementy teorii, wybrane przykłady zastosowań, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Frątczak E., Mianowska M. (2013), Modele mieszane [w:] E. Frątczak (red.), Zaawansowane metody analiz statystycznych, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa, s. 223-380.
• Giddens A. (2009), Europa w epoce globalnej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Gilder G. (2014), Bogactwo i ubóstwo, Zysk i S-ka, Poznań.
• Global Wealth Report 2017 (2017), Research Institute, Credit Suisse, http://publications. credit-suisse.com/tasks/render/file/index.cfm?fileid=12DFFD63-07Dł-EC63-A3D 5F67356880EF3 (dostęp: 27.02.2018).
• Głowacki A. (2017), Stosunek Polaków do nierówności społecznych, Komunikat z badań nr 85/2017, Centrum Badania Opinii Społecznej, Warszawa.
• Godechot O. (2012), Is finance responsible for the rise in wage inequality in France9 "Socio-Economic Review", Vol. 10, No. 3, s. 447-470.
• Grabka M., Frick J. (2008), The shrinking German middle class - signs of long-term polarization in disposable income? "Weekly Report", Vol. 4, Iss. 4, s. 21-27.
• Grabowski P. (2015), Modele mieszane z wykorzystaniem języka programowania SAS, http://www.inif.pg.gda.pl/homcpages/kdz/Statystykall/modelemies7.ane.pdl (dostęp: 2.01.2018).
• Greve B. (2008), What is welfare? "Central European Journal of Public Policy". Vol. 2. No. 1, s. 50-72.
• Gruszczyński M. (2012), Modele zmiennych jakościowych dwumianowych [w:] M. Gruszczyński (red.), Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych, Wolters Kluwer, Warszawa, s. 71-122.
• GUS (2017), Podstawowe dane dotyczące zasięgu ubóstwa w Polsce w 2016 r. Wskaźniki monitorujące Krajowy Program Reform na rzecz realizacji Strategii Europa 2010, Notatka informacyjna, Warszawa.
• Hagenaars A.J.M., de Vos K., Zaidi M.A. (1994), Poverty statistics in the late 1980s: research based on micro-data, Office for Official Publications of the European Communities, Luxembourg.
• Handayani D., Notodiputro K.A., Sadik K., Kumia A. (2017), A comparative study of approximation methods for maximum likelihood estimation in generalized linear mixed models (GLMM), AIP Conference Proceedings 1827, American Institute of Physics, https://doi.org/10.1063/L4979449 (dostęp: 10.01.2018).
• Haughton J., Khandker S.R. (2009), Handbook on poverty and inequality, The World Bank, Washington, DC.
• Hosmer D.W., Lemeshow S. (2000), Applied logistic regression, John Wiley & Sons, New York.
• Huang S., Oluyede B.O. (2013), Exponentiated Kumaraswamy-Dagum distribution with applications to income and lifetime data, "Journal of Statistical Distributions and Applications", Vol. 1, No. 8, s.1-20, https://digitalcommons.georgiasouthem.edu/math-sci-facpubs/310 (dostęp: 2.01.2018).
• Hutton R. (2006), Rich spurn ultra luxury cars, "The Sunday Times" November 5, https://www.thetimes.co.uk/article/rich-spum-ultra-luxury-cars-xctzbcp7xwg (dostęp: 15.02.2018).
• Jackowska B. (2011), Efeldy interakcji między zmiennymi objaśniającymi w modelu logitowym w analizie zróżnicowania ryzyka zgonu, "Przegląd Statystyczny", nr 1-2, s. 24-41.
• Jackowska B., Wycinka E. (2009), Modele ryzyka skreślenia z listy studentów na przykładzie studentów trybu niestacjonarnego [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Taksonomia 16. Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Prace Naukowe, nr 7, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Wrocław, s. 487-493.
• Jackson C.H, (2011), Multi-state models for panel data: The msm package for R, "Journal of Statistical Software", Vol. 38, Iss. 8, s. 1-29.
• Jagielski M., Czyżewski K., Kutner R., Stanley H.E. (2017), Income and wealth distribution of the richest Norwegian individuals: An inequality analysis, "Physica A: Statistical Mechanics and its Applications", Vol. 474, Iss. C, s. 330-333.
• Jasiecki K. (2010), O nieznanych, z reguły niebadanych kręgach bogactwa [w:] M. Jarosz (red.), Polacy równi i równiejsi, Instytut Studiów Politycznych PAN, Warszawa, s. 71-117.
• Jasiecki K. (2012), Teoretyczne i metodologiczne problemy badań nad polską klasą wyższą. Perspektywa socjologiczna [w:] M. Bombol (red.), Badania polskiej klasy wyższej. Problemy, diagnozy, dylematy, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa, s. 19-36.
• Jasiecki K., Pietrzak J. (2011), Bogactwo w Polsce i Unii Europejskiej [w:] M. Jarosz (red.), Polacy we wspólnej Europie: dysproporcje materialne i społeczne, Instytut Studiów Politycznych PAN, Warszawa, s. 180-201.
• Jędrzejczak A. (2005), Szacowanie parametrów rozkładów płac i dochodów w ujęciu terytorialnym [w:] C. Domański (red.), Analiza rozkładów płac i dochodów w Polsce w przekroju terytorialnym, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, s. 16-49.
• Jędrzejczak A., Kubacki J. (2017), Analiza rozkładów dochodu rozporządzalnego według województw z uwzględnieniem czasu [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Taksonomia 29. Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Prace Naukowe, nr 469, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Wrocław, s. 69-81.
• Kakwani N.C. (1980), On a class of poverty measures, "Econometrica", Vol. 48, No. 2, s. 437-446.
• Kalbfleisch J.D., Prentice R.L. (2002), The statistical analysis of failure time data, John Wiley & Sons, Hoboken.
• Kaplan E.L., Meier P. (1958), Non-parametric estimation from incomplete obseiyations, "Journal of American Statistical Association", Vol. 53, s. 457-481.
• Kim K., Lee Y., Lee Y. (2010), A multilevel analysis of factors related to poverty in welfare states, "Social Indicators Research", Vol. 99, Iss. 3, s. 391-404.
• Kleiber C., Kotz S. (2003), Statistical size distributions in economics and actuarial sciences, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ.
• Kleinbaum D.G., Klein M. (2010), Logistic regression, A self-learning text, Third edition, Springer, New York.
• Kopczewska K. (2011), Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R Cran, CeDeWu, Warszawa.
• Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P. (2009), Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe, CeDeWu, Warszawa.
• Kośny M. (2012), Upper tail of the income distribution in tax records and survey data. Evidence from Poland, Paper prepared for 32nd General Conference of The International Association for Research in Income and Wealth, Boston, USA, August 5-11, http://iariw.org/papers/2012/KosnyPaper.pdf (dostęp: 8.07.2018).
• Kośny M. (2013), Determinanty bezpieczeństwa ekonomicznego rodzin, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Wrocław.
• Kot S.M. (2000), Ekonometryczne modele dobrobytu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa-Kraków.
• Kot S.M. (2002), Metodologiczne dylematy pomiaru nierówności i ubóstwa, referat wygłoszony na Konferencji Naukowej "Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy", organizowanej przez Uniwersytet Rzeszowski, 26-28 września 2002 r., Rzeszów.
• Kot S.M. (2004a), Dobrobyt [w:] S.M. Kot, A. Malawski, A. Węgrzecki (red.), Dobrobyt społeczny, nierówności i sprawiedliwość dystrybutywna, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Kraków, s. 107-122.
• Kot S.M. (2004b), Rozkłady dochodów, nierówności i dobrobyt w Polsce [w:] S.M. Kot, A. Malawski, A. Węgrzecki (red.), Dobrobyt społeczny, nierówności i sprawiedliwość dystrybutywna, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Kraków, s. 248-280.
• Kot S.M. (2008), Polaryzacja ekonomiczna. Teoria i zastosowanie, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Kot S.M. (2012), Czy istnieje symetria między ubóstwem a zamożnością? [w:] M. Bom- bol (red.), Badania polskiej klasy wyższej. Problemy, diagnozy, dylematy, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa, s. 37-58.
• Kot S.M., Słaby T. (2013), Ocena jakości życia wschodzącej klasy wyższej w Polsce, "Śląski Przegląd Statystyczny", nr 11(17), s. 209-227.
• KPMG (2012), Rynek dóbr luksusowych w Polsce. Edycja 2012, http:/7www.qbusiness.pl/uploads/Raporty/kpmgluksus2012.pdf (dostęp: 15.02.2018).
• KPMG (2013), Rynek dóbr luksusowych w Polsce. Edycja 2013, http://www.qbusiness, pl/uploads/Raporty/kpmgluksus2013.pdf (dostęp: 15.02.2018).
• KPMG (2014), Samochody luksusowe i premium. Rynek dóbr luksusowych w Polsce. Edycja 2014, http://bpcc.org.pl/uploads/publication_attachment_translation/attachment/ 994/3b7a2fa2-7e45-4b56-8914-90fe7a3a6a80_raportkpmg_samochody_luksusowe.pdf (dostęp: 15.02.2018).
• KPMG (2015), Polskie marki premium i luksusowe. Rynek dóbr luksusowych w Polsce. Edycja 2015, https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/pdf/2016/06/pl-rynek-dobr- luksusowych-2015-r.pdf (dostęp: 15.02.2018).
• KPMG (2016), Rynek dóbr luksusowych w Polsce. Edycja 2016, Polskie marki premium i luksusowe, https://home.kpmg.com/coatent/dam/kpmg/pl/pdf/2016/12/pl-Raport-KPMG-Rynek-dobr-luksusowych-w-Polsce-Edycja-2016.pdf (dostęp: 15.02.2018).
• KPMG (2017), Rynek dóbr luksusowych w Polsce. Edycja 2017, https://assets.kpmg. com/content/dam/kpmg/pl/pdf/2017/12/pl-Raport-KPMG-Rynek-dobr-luksusowych-w-Polsce-Edycja-2017.pdf (dostęp: 15.02.2018).
• Kurzowa Z., red. (2002), Słownik synonimów polskich, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Landes D.S. (2015), Bogactwo i nędza narodów. Dlaczego jedni są tak bogaci, a inni tak ubodzy, Muza, Warszawa.
• Layte R.. Fouarge D. (2004), The dynamics of income poverty [w:] R. Berthoud, M. Iacovou (eds.), Social Europe: Living standards and welfare states, Edward Elgar, Cheltenham-Northampton, s. 202-224.
• Leigh A. (2009), Top incomes [w:] W. Salverda, B. Nolan, T. Smeeding (eds.), Eland- book of economic inequality, Oxford University Press, Oxford, s. 150-176.
• Liao T.F. (1994), Interpreting probability models, Quantitative Applications in the Social Sciences, No. 101, Sage, Thousand Oaks, CA.
• Lisowski R. (2004), Bogactwo i bieda na ziemiach polskich przełomu XIX i XX wieku [w:] R. Borkowski (red.), Bogactwo i bieda. Próba refleksji humanistycznej, Wydawnictwo AGH, Kraków, s. 145-154.
• Liu C.-T., Milton J., McIntosh A. (2016), Correlation and regression in R, http:// sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/BS/R/R5_Correlation-Regression/R5_Cor relation~Regression_print.html (dostęp: 12.01.2018).
• Lopez-Raton M., Rodriguez-Alvarez M.X., Suarez C.C., Sampedro F.G. (2014), OptimalCutpoints: An R package for selecting optimal cutpoints in diagnostic tests, "Journal of Statistical Software", Vol. 61, Iss. 8, s. 1-36.
• Lüdecke D. (2018a), sjmisc: Miscellaneous data management tools, R package version 2.7.0, https://CRAN.R-project.org/package=sjmisc>.
• Lüdecke D, (2018b), sjPlot: Data visualization for statistics in social science, R package version 2.4.1, https://CRAN.R-project.org/package=sjPlot.
• Łaszkiewicz E. (2016), Ekonometria przestrzenna III. Modele wielopoziomowe - teoria i zastosowania, C.H. Beck, Warszawa.
• Majumder A., Chakravarty S.R. (1990), Distribution of personal income: development of a new model and its application to U.S. income data, " Journal of Applied Econometrics", Vol. 5, Iss. 2, s. 189-196.
• Malasiewicz A. (2013), Statystyka małych obszarów - teoria i praktyka, referat wygłoszony na konferencji naukowej z okazji Międzynarodowego Roku Statystyki "Statystyka-Wiedza-Rozwój", Łódź, 17-18.10, https://lodz.stat.gov.p1/gfx/lodz/userfiles/_ public/pliki/inne/2013ll_d_konf_swr_malasiewicz.pdf (dostęp: 8.07.2018).
• Malasiewicz A. (2014), Teoria i praktyka statystyki małych obszarów, "Wiadomości Statystyczne", nr 8, s. 40-53.
• Marchlewska M. (2014), Słodka bieda i gorzkie bogactwo? O stosunku Polaków do osób o różnym statusie socjoekonomicznym. Na podstawie Polskiego Sondażu Uprzedzeń 2013, Centrum Badań nad Uprzedzeniami, Warszawa.
• Marciniak S. (2013), 10.4. Zróżnicowanie dochodów i poziom ubóstwa [w:] S. Marciniak (red.), Makro- i mikroekonomia, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, s. 255-265.
• Markowicz I. (2012), Statystyczna analiza żywotności firm, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin.
• Marmuszewski S. (2003), Potoczna percepcja biedy i bogactwa a rozwój kapitalizmu [w:] G. Skąpska (red.), Bieda i bogactwo w polskiej kulturze i świadomości, Universitas, Kraków, s. 101-108.
• MathWave Technologies (2015), EasyFit Professional, version 5.6, http://www.math wave.com/downloads/ea syfit- setup. exe.
• Matuszyk A. (2015), Zastosowanie analizy przetrwania w ocenie ryzyka kredytowego klientów indywidualnych, CeDeWu, Warszawa.
• McDonald J.B., Xu Y.J. (1995), A generalization of the beta distribution with applications, "Journal of Econometrics", Vol. 66, No. 1-2, s. 133-152.
• McFadden D. (1977), Quantitative methods for analysing travel behaviour of individuals; some recent developments, Cowles Foundation Discussion Paper No. 474, Cowles Foundation for Research in Economics, Yale University, New Haven.
• McNeil P., Riello G. (2017), Historia luksusu, Bellona, Warszawa.
• Medeiros M. (2006), The rich and the poor; The construction of an affluence line from the poverty line, "Social Indicators Research", Vol. 78, Iss. 1, s. 1-18.
• Mills M. (2011), Introducing survival and event history analysis, Sage Publications, Los Angeles-London-New Dehli-Singapore-Washington, DC.
• Moineddin R., Matheson F.I., Glazier R. II (2007), A simulation study of sample size for multilevel logistic regression models, "BMC Medical Research Methodology", Vol. 7, No. 34, s. 1-10.
• Monastiriotis V. (2009), Examining the consistency of spatial association patterns across socio-economic indicators; An application to the Greek regions, "Empirical Economics", Vol. 37, Iss. 1, s. 25-49.
• Muffels R., Fouarge D. (2010), Cyclical poverty in matured welfare states [w:] S. del Campo, T. Hamada, G. Barbiroli, S. Sassen, E. Barbieri-Masini, P. Nchoji Nkwi, O. Sichone, A. Momoh (eds.), Social and economic development, Volume VII, Eolss Publishers, Abu Dhabi, s. 11-34.
• Muffels R., Fouarge D., Dekker R. (2000), Longitudinal poverty and income inequality. A comparative panel study for the Netherlands, Germany and the UK, MPRA Papers, No. 13298, Tilburg, https://mpra.ub.uni-muenchen.de/13298/l/MPRA_ paperJ3298.pdf (dostęp: 15.11.2017).
• NBP (2017), Zasobność gospodarstw domowych w Polsce. Raport z badania 2016 r., Departament Analiz Ekonomicznych i Departament Stabilności Finansowej, Warszawa, https://www.nbp.pl/aktualnosci/wiadomosci_2018/Raport_BZGD_2016.pdf (dostęp: 24.06.2018).
• NCAR - Research Applications Laboratory (2015), Verification: Weather forecast verification utilities, R package version 1.42, https://CRAN.R-project.org/ package=verification.
• Ojrzyńska A., Twaróg S. (2011), Badanie autokorelacji przestrzennej krwiodawstwa w Polsce, "Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica", nr 253, s. 129-141.
• Ostasiewicz K. (2013), Adekwatność wybranych rozkładów teoretycznych dochodów w zależności od metody aproksymacji, "Przegląd Statystyczny", t. 60, z. 4, s. 499-521.
• Panek T. (2008), Poziom i zróżnicowanie zamożności społeczeństwa polskiego w okresie transformacji [w:] W.W. Łagodziński (red.), Jubileusz 90-lecia Głównego Urzędu Statystycznego 1918-2008, Biblioteka Wiadomości Statystycznych, T. 59, GUS, Warszawa, s. 112-127.
• Panek T. (2011), Ubóstwo, wykluczenie społeczne i nierówności. Teoria i praktyka pomiaru, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Panek T. (2017), Polaryzacja ekonomiczna w Polsce, "Wiadomości Statystyczne", nr 1, s. 41-61.
• Pareto V. (1997), On the distribution of wealth and income, "Rivista di Politica Economica", Vol. 87, Iss. 8-9, s. 647-692.
• Peichl A., Pestel N. (2013), Multidimensional affluence: Theory and applications to Germany and the US, "Applied Economics", Vol. 45, Iss. 32, s. 4591-4601.
• Peichl A., Schaefer T., Scheicher C. (2008), Measuring richness and poverty: A micro data application to Europe and Germany, IZA Discussion Papers, No. 3790, Institute for the Study of Labor (IZA), Bonn.
• Peichl A., Schaefer T., Scheicher C. (2010), Measuring richness and poverty: A micro data application to Europe and Germany, "Review of Income and Wealth", Vol. 56, Iss. 3, s. 597-619.
• Peña E., Strawderman R.L., Hollander M. (2001), Nonparametric estimation with recurrent data, "Journal of the American Statistical Association", Vol. 96, No. 456, s. 1299-1315.
• Piketty T. (2015), Kapitał w XXI wieku, Wydawnictwo Krytyki Politycznej, Warszawa.
• Piketty T., Saez E. (2003), Income inequality in the United States, 1913-1998, "Quarterly Journal of Economics", Vol. CXVIII, Iss. 1, s. 1-39.
• Podgórska M., Śliwka P., Topolewski M., Wrzosek M. (2002), Łańcuchy Markowa w teorii i w zastosowaniach, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Polak E. (2014), Rozwój zintegrowany a dobrobyt społeczno-ekonomiczny - kłopoty z pomiarem, "Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy", nr 37, s, 5-19.
• Prais S.J. (1955), Measuring social mobility, "Journal of the Royal Statistical Society", Series A, Vol. 118, No. 1, s. 56-66.
• Ptak-Chmielewska A. (2013), Uogólnione modele liniowe, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Ptak-Chmielewska A. (2016), Determinanty przeżywalności mikro i małych przedsiębiorstw w Polsce, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• R Development Core Team (2017), R: A language and environment for statistical computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, https:// www.R-project.org.
• Rada Monitoringu Społecznego (2016), Diagnoza Społeczna: zintegrowana baza danych, www.diagnoza.com (dostęp: 11.09.2016).
• Radziukiewicz M. (2006), Zasięg ubóstwa w Polsce, PWE, Warszawa.
• Radziukiewicz M. (2013), Akceptacja bogactwa i ludzi zamożnych w Polsce, "Konsumpcja i Rozwój", t. 4, nr 1, s. 47-61.
• Raudenbush S.W., Bryk A.S. (2002), Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods, Sage Publications, Thousand Oaks.
• Rusnak Z. (2007), Statystyczna analiza dobrobytu ekonomicznego gospodarstw domowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Wrocław.
• Salamaga M. (2016), Modelowanie rozkładów dochodów kobiet i mężczyzn w województwie Małopolskim, "Wiadomości Statystyczne", nr 8, s. 32-44.
• Sączewska-Piotrowska A. (2014a), Analysis of poverty transitions in Poland using multilevel discrete-time event history models [w:] Z. Rusnak, B. Zmyślona (eds.), Conference Proceedings Full Text Papers, 17th Applications of Mathematics and Statistics in Economics, Jerzmanowice, Poland, s. 219-228.
• Sączewska-Piotrowska A. (2014b), Zagrożenie ubóstwem trwałym w Polsce w latach 2000-2011, "Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Wydziałowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach", nr 187, s. 273-284.
• Sączewska-Piotrowska A. (2015a), Badanie ubóstwa z zastosowaniem nieparametrycznej estymacji funkcji przeżycia dla zdarzeń powtarzających się, "Przegląd Statystyczny", t. 62, z. 1, s. 29-51.
• Sączewska-Piotrowska A. (2015b), Identyfikacja determinant bogactwa dochodowego w zastosowaniem modelu logitowego, "Zarządzanie i Finanse", R. 13, nr 4, cz. 2, s. 241-259.
• Sączewska-Piotrowska A. (2015c), Poverty duration of households of the self-employed, "Ekonometria", Vol. 1(47), s. 44-55.
• Sączewska-Piotrowska A. (2016a), Badanie dynamiki ubóstwa gospodarstw domowych z wykorzystaniem wybranych modeli analizy historii zdarzeń, "Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych", z. 41, s. 29-45.
• Sączewska-Piotrowska A. (2016b), Dynamika ubóstwa w miejskich i wiejskich gospodarstwach domowych, "Wiadomości Statystyczne", nr 7, s. 39-59.
• Sączewska-Piotrowska A. (2016c), Zastosowanie krzywych ROC w analizie ubóstwa miejskich i wiejskich gospodarstw domowych, "Przegląd Statystyczny", t. 63, z. 2, s. 211-232.
• Sączewska-Piotrowska A., Wolny-Dominiak A. (2017), Households in big cities - are they rich? [w:] W. Szkutnik, A. Sączewska-Piotrowska, M. Hadaś-Dyduch, J. Acedański (red.), 8th International Scientific Conference "Analysis of International Relations 2017 Methods and Models of Regional Development ". Conference Proceedings, Publishing House of the University of Economics in Katowice, Katowice, s. 74-82.
• Sen A.K. (1976a), Poverty: An ordinal approach to measurement, "Econometrica", Vol. 44, No. 2, s. 219-231.
• Sen A.K. (1976b). Real national income, "Review of Economic Studies",Vol. 43, Iss. 1, s. 19-39.
• Sen A.K. (1985), Commodities and capabilities, North Holland Publishing, Amsterdam.
• Sen A.K. (1997), On economic inequality, Expanded edition with a substantial annexe by J.E. Foster and A. Sen, Clarendon Press, Oxford.
• Shorrocks A.F. (1978), The measurement of mobility, "Econometrica", Vol. 46, Iss. 5, s. 1013-1024.
• Shorrocks A.F. (1983), Ranking income distributions, "Economica", Vol. 50, No. 197, s. 3-17.
• Singer J.D., Willett J.B. (1993), It's about time: Using discrete-time survival analysis to study duration and the timing of events, "Journal of Educational Statistics" Vol. 18, No. 2, s. 155-195.
• Singer J., Willett J.B. (2003), Applied longitudinal data analysis: Modeling change and event occurrence, Oxford University Press, Oxford.
• Singh S.K., Maddala G.S. (1976), A function of size distribution of income, "Econometrica", Vol. 44, No. 5, s. 963-973.
• Słaby T. (2007), Bogaci - podmiotem zainteresowania badaczy konsumpcji, rynku, marketingu, https://media.statsoft.pl/_old_dnn/downloads/bogaci__podmiotem_zaint.pdf (dostęp: 19.03.2018).
• Słaby T. (2012), Jakość życia zalążkowej klasy wyższej w Polsce w latach 2011-2012 [w:] M. Bombol (red.), Badania polskiej klasy wyższej. Problemy, diagnozy, dylematy, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa, s. 59-75.
• Słaby T., red. (2006), Konsumpcja elit ekonomicznych w Polsce - ujęcie empiryczne, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Sowell T. (2016), Bieda, bogactwo i polityka w ujęciu globalnym, Fijorr Publishing, Warszawa.
• Spedicato G.A. (2017), Discrete time Markov chains with R, "The R Journal", Vol. 9/2, s. 84-104.
• Stanisz A. (2016), Modele regresji logistycznej. Zastosowania w medycynie, naukach przyrodniczych i społecznych, StatSoft Polska, Kraków.
• Steele F., Washbrook E. (2013), Discrete-time event history analysis. Lectures, Centre for Multilevel Modelling, University of Bristol, http://www.bristol.ac.uk/media-library/sites/cmm/migrated/documents/discrete-time-eha-july2013-combined.pdf (dostęp 15.09.2017).
• Stevens A.H. (1999), Climbing out of poverty, falling back in. Measuring the persistence of poverty over multiple spells, "Journal of Human Resources". Vol. 34, Iss. 3. s. 557-588.
• Strzeszewski M. (2007), Opinie o bogactwie i ludziach bogatych, Komunikat z badań, Centrum Badania Opinii Społecznej, Warszawa.
• Sun L. (2011), Comparison of different estimation methods for linear mixed models and generalized linear mixed models, Dalarna University, Falun.
• Szczygieł E. (2015), Oblicza ubóstwa i wykluczenia społecznego w wybranych krajach europejskich, Stowarzyszenie "Centrum Wspierania Edukacji i Przedsiębiorczości, Rzeszów.
• Szopa B. (2012), Bogactwo i jego przejawy w Polsce [w:] B. Szopa (red.), Wokół zagadnień ubóstwa i bogactwa, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Kraków, s. 104-137.
• Szubert T. (2014), Diversity of life values of Poles - spatial and dynamic recognition, "Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica", nr 5(307), s. 117-131.
• Szulc A. (2014), Dochód i konsumpcja [w:] T. Panek (red.), Statystyka społeczna, PWE, Warszawa, s. 162-194.
• Tekle F.B., Vermunt J.K. (2012), Event history analysis [w:] H. Cooper, P. Camic, D.L. Long, A.T. Panter, D. Rindskopf, K.J. Sher (eds.), A PA Plandbook of research methods in psychology. Data analysis and research publication, Vol. 3, American Psychological Association, Washington, s. 267-290.
• The few. A special report on global leaders (2011), "The Economist" January 22.
• Therneau T. (2015), A package for survival in S, version 2.38, https://CRAN.R-project, org/package=survival.
• Topińska I. (2005), Dynamika i trwałość ubóstwa w Polsce i na Węgrzech w latach dziewięćdziesiątych [w:] S. Golinowska, E. Tarkowska, I. Topińska (red.), Ubóstwo i wykluczenie społeczne. Badania. Metody. Wyniki, IPiSS, Warszawa, s. 126-147.
• Torres M.O., Vosti S.A., Maneta M.P., Wallender W.W., Rodrigues L.N., Bassoi L.H., Young J.A. (2011), Spatial patterns of rural poverty: An exploratory analysis in the Sdo Francisco River Basin, Brazil, "Nova Economia", Vol. 21, No. 1, s. 45-66.
• Törmälehto V.-M. (2017), High income and affluence: Evidence from the European Union statistics on income and living conditions (EU-SILC), Statistical Working Papers, European Union, Brussels.
• Twisk J.W.R. (2010), Analiza wielopoziomowa - przykłady zastosowań. Praktyczny podręcznik biostatystyki i epidemiologii, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Ubóstwo i nierówności w Unii Europejskiej (2014), Przewodnik EAPN nr 6, www.eapn.org. pl/wp-content/uploads/2014/12/2014-Poverty-Explainer_PL.pdf (dostęp: 27.02.2018).
• Venables W.M., Ripley B.D. (2002), Modern applied statistics with S, Fourth edition, Springer, New York.
• Vielrose E. (1960), Rozkład dochodów według wielkości, Polskie Wydawnictwo Gospodarcze, Warszawa.
• Vorbeke G. Molenberghs G. (2000), Linear mixed models for longitudinal data, Springer, New York.
• Voss PR., Long D.D., Hammer R.B., Friedman S. (2006), County child poverty rates in the US: A spatial regression approach, "Population Research and Policy Review", Vol. 25, No. 4, s. 369-391.
• Wagle U. (2008), Multidimensional poverty measurement, Springer, New York.
• Wang M.-C., Chang S.-H. (1999), Nonparamteric estimation of a recurrent survival function, "Journal of the American Statistical Association", Vol. 94, No. 445, s. 146-153.
• Warnes G.R., Bolker B., Lumley T., Johnson R.C. (2015), Gmodels: Various R programming tools for model fitting, R package version 2.16.2, https://CRAN.R- proj ect. org/package=gmodels.
• Wawrowski Ł. (2017), Estymacja pośrednia ubóstwa na poziomie regionalnym i lokalnym w Polsce, Rozprawa doktorska, Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu, Poznań, http://www.wbc.poznan.pl/Content/423680/Wawrowski_Lukasz-rozprawa_doktor ska.pdf (dostęp za pośrednictwem terminali Biblioteki UEP).
• Weber M. (1994), Etyka protestancka a duch kapitalizmu, Wydawnictwo Test, Lublin.
• Wickham H. (2009), ggplot2: Elegant graphics for data analysis, Springer Verlag, New York.
• Wielki słownik języka polskiego (2018), http://www.wsjp.pl (dostęp: 23.02.2018).
• Wiśniewski M. (1991), Rozkład dochodów ludności. Ekonomiczne funkcje i mechanizmy formowania się, Rozprawy Uniwersytetu Warszawskiego, Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.
• Wodon Q.T. (1997), Targeting the poor using ROC curves, "World Development", Vol. 25, No. 12, s. 2083-2092.
• Wolfson M.C. (1994), When inequalities diverge, "The American Economic Review", Vol. 84, No. 2, s. 353-358.
• Wolny-Dominiak A. (2014), Taryfikacja w ubezpieczeniach majątkowych z wykorzystaniem modeli mieszanych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Katowice.
• Wolny-Dominiak A., Sączewska-Piotrowska A. (2017), AffluenceIndex: Affluence indices, R package version 1.0, http://CRAN.R-project.org/package=affluenceIndex.
• Wolny-Dominiak A., Zeug-Żebro K. (2012), Spatial statistics in the analysis of country budget incomes in Poland with R CRAN [w:] J. Ramik, D. Stavárek (eds.), Proceedings of 30th International Conference Mathematical Methods in Economics, School of Business Administration in Karviná, Silesian University, Opava, s. 992-997.
• Wycinka E. (2015), Modelowanie czasu do zaprzestania spłat rat kredytu lub wcześniejszej spłaty kredytu jako zdarzeń konkurujących, "Problemy Zarządzania", vol. 13, nr 3(55), t. 2, s. 146-157.
• Yamaguchi K. (1991), Event history analysis, Applied Social Research Methods Series, Vol. 28, Sage Publications, Newbury Park-London-New Delhi.
• Zeileis A. (2014), Ineq: Measuring inequality, concentration, and poverty, R package version 0.2-13, https://CRAN.R-project.org/package=ineq.
• Zeileis A., Hothorn T. (2002), Diagnostic checking in regression relationships, "R News", Vol. 2, Iss. 3, s. 7-10.
• Zeug-Zebro K. (2014), Analiza przestrzenna procesu starzenia się polskiego społeczeństwa, "Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych", nr 36, t. 2, s. 441-456.
• Želinský T., Kubák M. (2014), Spatial clusters of selected poverty indicators in the European Union [w:] T. Löster, T. Pavelka (eds.), The 8th International Days of Statistics and Economics. Conference Proceedings, September 11-13, 2014, Prague, Czech Republic, s. 1705-1714.
• Żarnowski J. (1992), Bieda i dostatek 1918-1939 [w:] J. Sztetyłła (red.), Nędza i dostatek na ziemiach polskich od średniowiecza po XX wiek, Seria: Instytut Historii Kultury Materialnej PAN, Semper, Warszawa, s. 240-253.