Theory of Zipf's Law and Beyond

┬╖ Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems 632 рммрм╣рм┐ ┬╖ Springer Science & Business Media
рмЗрммрнБрмХрнН
171
рмкрнГрм╖рнНрмарм╛рмЧрнБрнЬрм┐рмХ

рмПрм╣рм┐ рмЗрммрнБрмХрнН рммрм┐рм╖рнЯрм░рнЗ

ZipfтАЩs law is one of the few quantitative reproducible regularities found in e- nomics. It states that, for most countries, the size distributions of cities and of rms (with additional examples found in many other scienti c elds) are power laws with a speci c exponent: the number of cities and rms with a size greater thanS is inversely proportional toS. Most explanations start with GibratтАЩs law of proportional growth but need to incorporate additional constraints and ingredients introducing deviations from it. Here, we present a general theoretical derivation of ZipfтАЩs law, providing a synthesis and extension of previous approaches. First, we show that combining GibratтАЩs law at all rm levels with random processes of rmтАЩs births and deaths yield ZipfтАЩs law under a тАЬbalanceтАЭ condition between a rmтАЩs growth and death rate. We nd that GibratтАЩs law of proportionate growth does not need to be strictly satis ed. As long as the volatility of rmsтАЩ sizes increase asy- totically proportionally to the size of the rm and that the instantaneous growth rate increases not faster than the volatility, the distribution of rm sizes follows ZipfтАЩs law. This suggests that the occurrence of very large rms in the distri- tion of rm sizes described by ZipfтАЩs law is more a consequence of random growth than systematic returns: in particular, for large rms, volatility must dominate over the instantaneous growth rate.

рмПрм╣рм┐ рмЗрммрнБрмХрнНтАНрмХрнБ рморнВрм▓рнНрнЯрм╛рмЩрнНрмХрми рмХрм░рмирнНрмдрнБ

рмЖрмкрмг рмХрмг рмнрм╛рммрнБрмЫрмирнНрмдрм┐ рмдрм╛рм╣рм╛ рмЖрмормХрнБ рмЬрмгрм╛рмирнНрмдрнБред

рмкрнЭрм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рмдрмернНрнЯ

рм╕рнНрморм╛рм░рнНрмЯрмлрнЛрми рмУ рмЯрм╛рммрм▓рнЗрмЯ
Google Play Books рмЖрмкрнНрмХрнБ, Android рмУ iPad/iPhone рмкрм╛рмЗрмБ рмЗрмирм╖рнНрмЯрм▓рнН рмХрм░рмирнНрмдрнБред рмПрм╣рм╛ рм╕рнНрм╡рмЪрм╛рм│рм┐рмд рмнрм╛рммрнЗ рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХ рмЖрмХрм╛рмЙрмгрнНрмЯрм░рнЗ рм╕рм┐рмЩрнНрмХ рм╣рнЛтАНрмЗрмпрм┐рмм рмПрммрмВ рмЖрмкрмг рмпрнЗрмЙрмБрмарм┐ рмерм╛рмЖрмирнНрмдрнБ рмирм╛ рмХрм╛рм╣рм┐рмБрмХрм┐ рмЖрмирм▓рм╛рмЗрмирнН рмХрм┐рморнНрммрм╛ рмЕрмлрм▓рм╛рмЗрмирнНтАНрм░рнЗ рмкрнЭрм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рмЕрмирнБрмормдрм┐ рмжрнЗрммред
рм▓рм╛рмкрмЯрмк рмУ рмХрморнНрмкрнНрнЯрнБрмЯрм░
рмирм┐рмЬрм░ рмХрморнНрмкрнНрнЯрнБрмЯрм░рнНтАНрм░рнЗ рмерм┐рммрм╛ рн▒рнЗрммрнН рммрнНрм░рм╛рмЙрмЬрм░рнНтАНрмХрнБ рммрнНрнЯрммрм╣рм╛рм░ рмХрм░рм┐ Google Playрм░рнБ рмХрм┐рмгрм┐рмерм┐рммрм╛ рмЕрмбрм┐рмУрммрнБрмХрнНтАНрмХрнБ рмЖрмкрмг рм╢рнБрмгрм┐рмкрм╛рм░рм┐рммрнЗред
рмЗ-рм░рм┐рмбрм░рнН рмУ рмЕрмирнНрнЯ рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рнНтАНрмЧрнБрнЬрм┐рмХ
Kobo eReaders рмкрм░рм┐ e-ink рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рмЧрнБрмбрм╝рм┐рмХрм░рнЗ рмкрмврм╝рм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ, рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХрнБ рмПрмХ рмлрм╛рмЗрм▓ рмбрм╛рмЙрмирм▓рнЛрмб рмХрм░рм┐ рмПрм╣рм╛рмХрнБ рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХ рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рмХрнБ рмЯрнНрм░рм╛рмирнНрм╕рмлрм░ рмХрм░рм┐рммрм╛рмХрнБ рм╣рнЗрммред рм╕рморм░рнНрмерм┐рмд eReadersрмХрнБ рмлрм╛рмЗрм▓рмЧрнБрмбрм╝рм┐рмХ рмЯрнНрм░рм╛рмирнНрм╕рмлрм░ рмХрм░рм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рм╕рм╣рм╛рнЯрмдрм╛ рмХрнЗрмирнНрмжрнНрм░рм░рнЗ рмерм┐рммрм╛ рм╕рммрм┐рм╢рнЗрм╖ рмирм┐рм░рнНрмжрнНрмжрнЗрм╢рм╛рммрм│рнАрмХрнБ рмЕрмирнБрм╕рм░рмг рмХрм░рмирнНрмдрнБред

рм╕рм┐рм░рм┐рмЬрнН рмЬрм╛рм░рм┐ рм░рмЦрмирнНрмдрнБ

Alexander I. Saichev рмжрнНрн▒рм╛рм░рм╛ рмЕрмзрм┐рмХ

рм╕рморм╛рми рмЗрммрнБрмХ