Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития. Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. Индекс Джини высчитывается от 0 до 1. Чем выше. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства).
Публикации
- Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
- Социальное неравенство в России устремилось вверх. Что дальше? | Новости 24
- Индекс революций
- Коэффициент Джини - Рейтинг
- Социальное неравенство и расслоение в России и мире, индекс Джини
- Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Неравенство в Китае
Изначально данная модель оценки финансового неравенства между слоями населения была разработана и предложена итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини в 1912 году в работе под названием «Вариативность и изменчивость признака» известна также как «Изменчивость и непостоянство» , в честь которого впоследствии и была названа. Данный коэффициент показывает отклонение фактического распределения доходов между разными социальными группами от абсолютно равного. Для его расчета, как правило, используется уровень годового дохода граждан, но иногда могут применяться дополнительные параметры например, сбережения, дорогостоящие активы, недвижимость и т. Индекс Джини: расчет и формула Коэффициент Джини рассчитывается по следующей формуле: В графическом отображении коэффициент Джини представляет собой соотношение площади фигуры, образованной линией абсолютно равномерного распределения доходов под 45 градусов и кривой Лоренца, отображающей неравномерность распределения, к общей площади треугольника, образованной линиями абсолютно равномерного и абсолютно неравномерного распределения доходов: В десятичном значении показатель выступает коэффициентом, также его могут отображать в процентах, тогда он становится индексом.
И они часто путаются. Существует множество различных исследований на эту тему, которые показывают, что люди предпочитают справедливое неравенство несправедливому равенству. Подумайте над такой формулировкой. Когда люди оказываются в обществе, где все равны, многие испытывают обиду и раздражение, потому что тот, кто работает больше других, не получает за это вознаграждения, а тот, кто самый ленивый, получает незаслуженную награду.
Вы согласны, что это несправедливо? Равенство неестественно. Вот почему важно бороться не с неравенством в обществе, а с несправедливостью. Конечно, сильные должны помогать слабым, давая им то, в чем они нуждаются. Однако нельзя допускать чрезмерного выравнивания, иначе это убьет мотивацию активных и талантливых людей. Почему коэффициент Джини так низок в Украине? Давайте вернемся к Украине.
Как получилось, что братский народ входит в десятку стран с самым низким социальным расслоением? Возможно, причина в том, что Всемирный банк в своем исследовании учитывал только официальные данные. А в реальности существует серая зона, которая не принимается во внимание. Исследование Института демографии и социальных исследований НАН Украины показало, что децильный коэффициент в Украине составляет 40. По расчетам Всемирного банка, он равен 5,9, что соответствует шестой позиции в рейтинге стран с наименьшим неравенством если считать не по коэффициенту Джини, а по децильному коэффициенту. Также украинские экономисты утверждают, что низкий коэффициент Джини, рассчитанный Всемирным банком для Украины, обусловлен низким качеством данных о доходах самых бедных и самых богатых групп населения. Индекс Робин Гуда Помимо коэффициента Джини и децильного коэффициента, люди постоянно пытаются придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы так или иначе отражали неравенство.
Часто такие коэффициенты не используются в научных исследованиях в отличие от коэффициента Джини или децильного коэффициента , а создаются в основном для развлечения — напечатать забавную статью на каком-нибудь ресурсе. К таким индексам можно отнести некоторые варианты индекса Робин Гуда. Когда речь идет об индексе Робин Гуда, важно четко понимать, какой именно индекс Робин Гуда вы имеете в виду. Индекс Робин Гуда может относиться к одному из нескольких совершенно разных индексов: Индекс Робин Гуда индекс Гувера. Этот показатель также напрямую связан с кривой Лоренца. Он отражает долю дохода общества, которую необходимо перераспределить для достижения абсолютного равенства. Графически это самый длинный вертикальный отрезок, соединяющий линию «абсолютного равенства» с кривой Лоренца.
Индекс, публикуемый Bloomberg. В их случае индекс создается потехи ради. В свою очередь, «индекс Робин Гуда» от Bloomberg может также относиться к одному из нескольких совершенно разных индексов. Ведь публикация в разные годы меняет суть и формулу индекса — в один год индекс отражает, сколько дней страна может прожить на деньги своего самого богатого гражданина, в другой год индекс отражает, сколько получил бы каждый бедняк, если бы самый богатый гражданин раздал все богатство бедным в своей стране, в третий год индекс означает что-то другое, и так далее. Это означает, что индекс всегда имеет отношение к неравенству, но нужно смотреть, что он отражает в каждом конкретном случае. Например, в 2017 году аналитики Bloomberg подсчитали, какой вклад могли бы внести самые богатые люди мира в очистку загрязнений. В 2016 году они подсчитали, как самые богатые люди мира повлияют на малый бизнес в своих странах, пожертвовав свое состояние начинающим предпринимателям.
А в 2018 году они подсчитали, сколько дней бюджет каждой страны для 49 стран, которые они подсчитали мог бы финансироваться ее самым богатым гражданином. Исследование показало, что быстрее всего деньги закончатся в Китае, Японии и Польше. Например, самым богатым человеком в Китае в то время был основатель Alibaba Group Джек Ма, и его денег хватило бы только на 4 дня, чтобы покрыть государственные расходы. Самым богатым человеком в мире в то время был Джефф Безос, основатель компании Amazon. Его состояния в 99 миллиардов долларов хватило бы для финансирования 5 дней государственных расходов США.
Gini coefficien «опускает» источник доходов для страны региона и т. По факту его значение может быть низким. В то же время часть граждан зарабатывает деньги тяжелым «каторжным» трудом, а часть — получает доход от собственности. Таким образом они получают 5-процентный доход, которые большинство граждан зарабатывают своим трудом. Для расчета Gini coefficien требуются определенные данные по статистике. Но методы, применяемые для их сбора, различны. Это значительно усложняет процесс сопоставления коэффициентов, а подчас делает это невозможным. Несоответствия при применении Gini coefficien в плановой экономике, где материальные ресурсы принадлежат государству обществу , распределяются централизованно. Поскольку Джини принимает к учету лишь разницу доходов населения, а не государства общества , то именно в плановой экономике его значение может быть некорректным, более положительным. Gini coefficien и кривая Лоренца применяются только в отношении доходов граждан, выраженных в денежной форме. Между тем многим работникам заработок выдают в натуральной форме. Например, продукцией продуктами питания собственного производства либо закупленными в др. Выдача заработка опционами на акции имеет особенности при его учете для расчета Джини. Опцион, не являясь доходом, дает возможность заработать на акциях. Вырученные за продажу акций деньги учитывают при расчете коэффициента. Пример расчета коэффициента Джини Задача: определить Gini coefficien для трех групп населения по данным из таблицы, применив аналитический способ расчета.
Так, например, в практике статистики при изучении дифференциации населения по доходам выделяют 5 групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими. В России используется метод деления на 20-процентные группы [2]. В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам.
Как оценивается социальное неравенство
Индекс качества жизни по странам 2023, Рейтинг стран мира по уровню жизни в 2023 году. Индекс Джини, количественное представление кривой Лоренца страны. Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. Правильно выведенный индекс Джини позволит изучить средние доходы гражданина выбранной страны, узнать подробную информацию об уровне ВВП, посмотреть динамику изменения уровня неравенства за каждый год. В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее, следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении .pdf).
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
Для каждой деревни рассчитаем коэффициент Джини и построим кривую Лоренца. Представим исходные данные по деревням в виде таблицы и сразу рассчитаем и для наглядности: Мы показали, что наряду с алгебраическими методами, одним из способов вычисления коэффициента Джини является геометрический — вычисление доли площади между кривой Лоренца и линией абсолютного равенства доходов от общей площади под прямой абсолютного равенства доходов. Давайте остановимся на ещё одном важном моменте: рассчитывая коэффициент Джини, мы никак не классифицируем людей на бедных и богатых, он никак не зависит от того, кого мы сочтем нищим или олигархом. Но предположим, что перед нами встала такая задача, для этого в зависимости от того, что мы хотим получить, какие у нас цели, нам необходимо будет задать порог дохода четко разделяющий людей на бедных и богатых. Если вы увидели в этом аналогию с Threshold из задач бинарной классификации, то нам пора переходить к машинному обучению.
Машинное обучение 1. Общее понимание Сразу стоит заметить, что, придя в машинное обучение, коэффициент Джини сильно изменился: он рассчитывается по-другому и имеет другой смысл. Численно коэффициент равен площади фигуры, образованной линией абсолютного равенства и кривой Лоренца. Остались и общие черты с родственником из экономики, например, нам всё также необходимо построить кривую Лоренца и посчитать площади фигур.
И что самое главное — не изменился алгоритм построения кривой. Кривая Лоренца тоже претерпела изменения, она получила название Lift Curve и является зеркальным отображением кривой Лоренца относительно линии абсолютного равенства за счет того, что ранжирование вероятностей происходит не по возрастанию, а по убыванию. Разберем всё это на очередном игрушечном примере. Для минимизации ошибки при расчете площадей фигур будем использовать функции scipy interp1d интерполяция одномерной функции и quad вычисление определенного интеграла.
Предположим, мы решаем задачу бинарной классификации для 15 объектов и у нас следующее распределение классов: Глядя на эти два графика мы можем сделать следующие выводы: Предсказание идеального алгоритма является максимальным коэффициентом Джини для текущего набора данных и зависит только от истинного распределения классов в задаче. Площадь фигуры для идеального алгоритма равна: 2. Алгебраическое представление. Как рассчитать эту метрику?
Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Прекрасно видно, что из графического представления метрик связь уловить невозможно, поэтому докажем равенство алгебраически. У меня получилось сделать это двумя способами — параметрически интегралами и непараметрически через статистику Вилкоксона-Манна-Уитни. Второй способ значительно проще и без многоэтажных дробей с двойными интегралами, поэтому детально остановимся именно на нем.
Для дальнейшего рассмотрения доказательств определимся с терминологией: кумулятивная доля истинных классов — это не что иное, как True Positive Rate. Кумулятивная доля объектов — это в свою очередь количество объектов в отранжированном ряду при масштабировании на интервал — соответственно доля объектов. Введём следующие обозначения: Параметрический метод При построении графика Lift Curve по оси мы откладывали долю объектов их количество предварительно отсортированных по убыванию. Таким образом, параметрическое уравнение для Коэффициента Джини будет выглядеть следующим образом: Подставив выражение 4 в выражение 1 для обеих моделей и преобразовав его, мы увидим, что в одну из частей можно будет подставить выражение 3 , что в итоге даст нам красивую формулу нормализованного Джини 2 Непараметрический метод При доказательстве я опирался на элементарные постулаты Теории Вероятностей.
Известно, что численно значение AUC ROC равно статистике Вилкоксона-Манна-Уитни: Доказательство этой формулы можно, например, найти здесь Пусть модель прогнозирует возможных значений из множества , где и — какое-то вероятностное распределение, элементы которого принимают значения на интервале. Пусть множество значений, которые принимают объекты и. Очевидно, что множества и могут пересекаться. Обозначим как вероятность того, что объект примет значение , и как вероятность того, что объект примет значение.
Тогда и Имея априорную вероятность для каждого объекта выборки, можем записать формулу, определяющую вероятность того, что объект примет значение : Пример того, как могут выглядеть функции распределения для двух классов в задаче кредитного скоринга: На рисунке также показана статистика Колмогорова-Смирнова, которая также применяется для оценки моделей. Запишем формулу Вилкоксона в вероятностном виде и преобразуем её: Аналогичную формулу можем выписать для площади под Lift Curve помним, что она состоит из суммы двух площадей, одна из которых всегда равна 0. Практическое применение Как упоминалось в начале статьи, коэффициент Джини применяется для оценки моделей во многих сферах, в том числе в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. И этому есть вполне разумное объяснение.
Give a name to your custom indicator and click on Add. To have "not available" values in the database treated as zero within your formula, use the NA function. Later if you wish to see or change the formula for an indicator you have created, from the right side current selection panel click the Edit. Use the DEL key to delete the last entry and step backwards to edit the formula. Click the Clear button to erase the custom indicator formula. Note: Validation will verify a formula for proper syntax only. Derived indicators may yield inappropriate results and caution should be observed. These rules apply only to custom country groups you have created. They do not apply to official groups presented in your selected database. For each selected series, choose your Aggregation Rule and Weight Indicator if needed from the corresponding drop-down boxes.
Thus a Gini index of 0 represents perfect equality, while an index of 100 implies perfect inequality. The Gini index provides a convenient summary measure of the degree of inequality. Data on the distribution of income or consumption come from nationally representative household surveys. Where the original data from the household survey were available, they have been used to calculate the income or consumption shares by quintile. Otherwise, shares have been estimated from the best available grouped data. The distribution data have been adjusted for household size, providing a more consistent measure of per capita income or consumption. No adjustment has been made for spatial differences in cost of living within countries, because the data needed for such calculations are generally unavailable.
For further details on the estimation method for low- and middle-income economies, see Ravallion and Chen 1996.
Обновите эту статью, чтобы отразить недавние события или новую доступную информацию. Июнь 2020 г. Мировая карта коэффициентов Джини по странам.
Рейтинг стран по индексу джини 2023
На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года). Пенза А.С. 8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор! Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения. Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития. В 2023 году был составлен рейтинг стран по индексу Джини, который показывает, какие страны являются лидерами по уровню неравенства.
Все продукты Банки.ру
- Страны, где неравенство наихудшее
- Из Википедии — свободной энциклопедии
- Размер богатства и имущественного неравенства по странам мира — UBS, 2023
- Gini Coefficient By Country 2024
- Global Gini Ranking
- Список стран по показателям неравенства доходов
Gini Coefficient By Country
Индекс Джини по Росстату резко поднялся в 1993 году с 26% в район 40%, и с тех пор находится вблизи уровня 40%, имеет слабую, едва заметную тенденцию к росту. Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения. В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее, следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении .pdf). The Gini coefficient measures inequality on a scale from 0 to 1. Higher values indicate higher inequality. Depending on the country and year, the data relates to income measured after taxes and benefits, or to consumption, per capita. Income and wealth inequality remains a global concern with varying levels of disparity seen across countries. The Gini coefficient, a measure used by economists, offers a numerical representation of this distribution. Ranging from 0 to 1, or 0% to 100%, a Gini coefficient of 0 signals perfect equality.
По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире
Это четвертая страна с самым неравным распределением доходов в мире, где коэффициент Джини составляет 60, 5. Суринам Суринам - независимая нация, расположенная вдоль Атлантического побережья в Южной Америке. Это самая маленькая нация Южной Америки с площадью 63 707 квадратных миль. Основным источником дохода Суринама является горнодобывающая промышленность. Сельское хозяйство является еще одним важным сектором в стране. Несмотря на то, что в стране относительно высокий уровень жизни, Суринам занимает пятое по величине неравное распределение доходов в мире, индекс Джини составляет 57, 6.
Замбия Замбия является суверенным государством в южном регионе Африки. Нация имеет исключительно высокий уровень бедности, особенно в сельской местности. Основным источником дохода Замбии является горнодобывающая промышленность, на которую влияют падающие цены. Большинство замбийцев в сельской местности практикуют натуральное хозяйство. Страна занимает шестое место в списке стран с самым неравным уровнем доходов среди своих граждан.
Индекс Джини равен 57, 1. Центральноафриканская Республика Центральноафриканская Республика - это страна, расположенная в центральном регионе Африки. Страна обладает богатыми природными ресурсами, такими как золото, нефть, алмазы и урановые месторождения. Несмотря на эти обильные ресурсы, Центральноафриканская Республика является одной из самых бедных стран мира. Политическая нестабильность и гражданская война привели к бедному государству страны.
Из-за высокого уровня коррупции Центральноафриканская Республика занимает седьмое место в мире по неравномерному распределению доходов. Страна считается бедной страной из-за ограниченных ресурсов в ее границах.
Если они будут идентичны, то коэффициент Джини будет равен нулю и означать полное равенство между всеми группами населения. Если же площади будут максимально отличаться, то коэффициент неравенства составит 1. Это свидетельство полного дисбаланса между бедными и богатыми в обществе. Для детального расчета используют специальную формулу Брауна по которой можно рассчитать коэффициент Джини и составить рейтинг внутри страны, который распределен как по годам, так и по регионам на карте. После получения этих цифр можно сопоставить рейтинг разных стран. Актуальные показатели Коэффициент Джини рассчитывается и в России. Эти цифры можно найти на страницах официального сайта Росстата.
Здесь представлены следующие показатели, вплоть до 2018 года.
Loginom: Качество бинарной классификации визуализатор Индекс Джини — это статистический показатель, с помощью которого можно описывать характер изменения одной величины относительно изменения другой. Основным применением индекса Джини является оценка неравномерности распределения изучаемого признака например, годового дохода для различных социальных групп. Этот метод был разработан итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини 1884—1965 и впервые опубликован в 1912 г. В настоящее время индекс Джини широко применяется в экономических, социальных и демографических исследованиях.
И наоборот, если индекс равен 100, то это свидетельствует о сосредоточении всех денег в государстве в руках одного человека. Соответственно, некоторые из беднейших государств мира имеют одни из самых высоких коэффициентов Джини, так, например, индекс Центральноафриканской Республики составляет 61,3, что указывает на сильный разрыв между бедными и богатыми слоями населения. Помимо прочего, страны с высоким и с низким доходом населения могут иметь одинаковые коэффициенты Джини: из-за недостоверных или искаженных данных о ВВП и прибыли индекс может завышать степень неравенства в денежном эквиваленте и быть неточным. Например, если данные о доходах отражают только официальный заработок, но не учитывают неофициальные или скрытые источники.
Согласно отчету Всемирного банка о бедности и общем процветании за 2020 год, в течение пяти лет после крупных эпидемий, таких как вирусы H1N1 2009 , Эбола 2014 и Зика 2016 , коэффициент Джини увеличивается примерно на 1,5 пункта. Хотя последствия пандемии COVID-19 все еще подсчитываются, ранние оценки прогнозируют увеличение коэффициента Джини на 1,2—1,9 в год в 2020 и 2021 годах, что свидетельствует об увеличении неравенства доходов. Использование индекса Джини в мире Коэффициент Джини в ЕС в целом ниже, чем в других государствах мира, и по состоянию на 2020 год варьируется от 29 до 35 в зависимости от страны. Для сравнения индекс Соединенных Штатов Америки в том же году составлял 39,7. Показатель Джини позволяет определить наиболее достоверные данные, выделяя конкретные сегменты экономики, поэтому европейские государства решили начать использовать его и в торговом секторе. С учетом меняющейся экономической картины мира применение статистического показателя для измерения структуры торговли страны приводит экспертов к новому, более подробному показателю участия фирм в торговле — торговому индексу Джини GTI. Торговый индекс Джини измеряет асимметрию в торговле на основе количества экспортеров и их доли в стоимости экспорта. Основными источниками данных для корректного измерения GTI являются торговая статистики на уровне фирмы и база данных Евростата о торговле с разбивкой по характеристикам предприятий TEC.