Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью машинного обучения. Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%).
Ваш пароль
Показатели неравенства пытаются обобщить информацию о том, насколько распределение неравномерно — точно так же, как стандартное отклонение. В таких суммарных показателях заложены суждения о том, что именно должно иметь наибольшее значение при измерении неравенства Для примера сравним два выдуманных общества. В первом богатые люди намного богаче тех, кто находится в середине распределения, но доходы более бедных лишь немного ниже тех, что получают в середине. Во втором — обратная ситуация: доходы богатых лишь немного выше доходов средних, но бедные намного беднее В каком обществе выше неравенство? Ответ будет зависеть от того, какие разрывы в разных частях распределения считать вносящими наибольший вклад в уровень неравенства.
Такие оценочные суждения неявно заложены в математические определения показателя неравенства Это относится ко всем показателям неравенства, и коэффициент Джини не является исключением. Но его отличает более высокая чувствительность к изменениям в середине распределения, чем в самом верху и внизу Особенности коэффициента Джини можно рассмотреть на примере четырёх стран. Для наглядности приведена динамика с течением времени. Коэффициент Джини не чувствителен к изменениям только в самой верхней части распределения.
Рост доходов верхних слоев населения Одной из основных причин увеличения неравенства доходов в России является рост доходов верхних слоев населения. Богатые люди получают все больше доходов, в то время как доходы бедных слоев населения остаются на относительно низком уровне. Это связано с ростом доходов от предпринимательской деятельности, инвестиций и других источников. Увеличение разрыва между городом и сельской местностью Неравенство доходов также проявляется в разрыве между городом и сельской местностью. В городах доходы обычно выше, чем в сельской местности, что приводит к увеличению разрыва между этими регионами.
Это связано с различиями в доступе к образованию, здравоохранению, инфраструктуре и другим ресурсам. Влияние социальных и экономических факторов Неравенство доходов в России также зависит от различных социальных и экономических факторов. Например, образование, профессия, возраст, пол и другие факторы могут влиять на доходы людей. Также важную роль играют налоговая политика, социальные программы и другие государственные меры, направленные на снижение неравенства. В целом, тенденции неравенства доходов в России указывают на необходимость принятия мер для снижения разрыва между богатыми и бедными слоями населения.
Это может включать в себя улучшение доступа к образованию и здравоохранению, создание равных возможностей для всех граждан, реформу налоговой системы и другие меры, направленные на создание более справедливого общества. Факторы, влияющие на неравенство доходов в России Неравенство доходов в России обусловлено множеством факторов, которые влияют на распределение доходов между различными слоями населения. Ниже приведены некоторые из основных факторов, которые оказывают влияние на неравенство доходов в России: Различия в заработной плате Одним из основных факторов, влияющих на неравенство доходов, являются различия в заработной плате. В России существует значительное различие в заработной плате между разными профессиями и отраслями экономики. Некоторые профессии, такие как финансовые специалисты и менеджеры, получают значительно более высокую заработную плату, чем рабочие в сфере обслуживания или сельском хозяйстве.
Образование и квалификация Уровень образования и квалификация также оказывают существенное влияние на неравенство доходов. Люди с высшим образованием и специализированными навыками обычно имеют больше возможностей для получения высокооплачиваемой работы и, следовательно, зарабатывают больше. В то же время, люди с низким уровнем образования и ограниченными навыками часто оказываются на низкооплачиваемых работах и имеют меньше возможностей для повышения своего дохода. Региональные различия Россия — это огромная страна с различными регионами, и неравенство доходов может существенно различаться в разных частях страны. Некоторые регионы, такие как Москва и Санкт-Петербург, имеют более высокий уровень доходов и лучшие возможности для работы и развития, в то время как другие регионы, особенно сельская местность и отдаленные районы, могут страдать от низкого уровня доходов и ограниченных возможностей.
Неравенство в собственности и бизнесе Неравенство доходов также связано с неравенством в собственности и бизнесе. Богатые люди и предприниматели имеют больше возможностей для создания и развития своего бизнеса, что позволяет им зарабатывать больше денег. В то же время, люди без собственности или с ограниченными возможностями для предпринимательства могут оказаться в более уязвимом положении и иметь меньше возможностей для улучшения своего дохода.
Данная кривая отражает долю дохода, приходящуюся на различные группы населения, сформированные на основании размера дохода, который они получают. На оси абсцисс откладывается доля населения, а на оси ординат - доля доходов в обществе в процентном соотношении. Как видно из графика, в обществе всегда имеет место быть неравенство в распределении доходов, что отражает кривая OABCDE — кривая Лоренца.
Коэффициент Джини Gini coefficient — количественный показатель, отражающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. Индекс можно рассчитывать по величине заработной платы, по доходу от предпринимательской деятельности, по величине ВВП ВНП на душу населения, валовому доходу домашнего хозяйства и др. Этот коэффициент тесно связан с кривой Лоренца. Мы можем его рассчитать как отношение площади фигуры, находящейся между линией абсолютного равенства и кривой Лоренца обозначим ее буквой Т , к площади треугольника OFE, образуемого между линиями абсолютного равенства и абсолютного неравенства: где величина G изменяется от нуля до единицы, т. И чем выше равенство в распределении доходов, тем меньше данный коэффициент. При абсолютном равенстве он достигнет нуля.
Также существует такой показатель неравенства распределения доходов, как коэффициент фондов. Понравилась статья?
Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF Коэффициент Джини индекс Джини — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку к примеру, по уровню годового дохода — наиболее частое применение, особенно при современных экономических расчётах [4, с 54]. В силу значимости получаемых на основе коэффициента оценок, он активно рассчитывается, дискутируется и используется для разного уровня выводов.
Он имеет ряд преимуществ, которые стоит отметить: позволяет сравнивать распределение признака в совокупностях с различным числом единиц например, регионы с разной численностью населения ; дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей; может использоваться для сравнения распределения признака между различными совокупностями например, разными странами , при этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран; может использоваться для сравнения распределения признака по разным группам населения например, для сельского населения и городского населения ; позволяет отследить динамику неравномерности распределения признака в совокупности на разных этапах; анонимность, то есть нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально [3]. Методы расчета коэффициента Джини. Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический.
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
Conversely, at the top end of the distribution, consumption is typically lower than income. The gap rises with income, with households generally saving a higher share of their income the richer they are. For both these reasons, the distribution of consumption is generally more equal than the distribution of income. There are a number of other ways in which comparability across surveys can be limited. In collating this survey data the World Bank takes a range of steps to harmonize it where possible, but comparability issues remain. The PIP Methodology Handbook provides a good summary of the comparability and data quality issues affecting this data and how it tries to address them.
Но чтобы выбирать порог, надо иметь качественную модель. Основные метрики качества в банковской сфере: Страхование В этой области всё аналогично банковской сфере, с той лишь разницей, что нам необходимо разделить клиентов на тех, кто подаст страховое требование и на тех, кто этого не сделает. Рассмотрим практический пример из этой области, в котором будет хорошо видна одна особенность Lift Curve — при сильно несбалансированных классах в целевой переменной кривая почти идеально совпадает с ROC-кривой. Это было очень странное и в то же время невероятно познавательное соревнование. И с рекордным количеством участников — 5169.
Porto Seguro — бразильская компания, специализирующаяся в области автострахования. Датасет состоял из 595207 строк в трейне, 892816 строк в тесте и 53 анонимизированных признаков. Напишем простенький бейзлайн, благо это делается в пару строк, и построим графики. Коэффициент Джини победившей модели — 0. Это одна из причин, почему все модели, в том числе и победившие, по сути получились мусорные. Наверное, просто пиар, раньше никто в мире не знал про Porto Seguro кроме бразильцев, теперь знают многие. Целевой маркетинг В этой области можно лучше всего понять истинный смысл коэффициента Джини и Lift Curve. Почти во всех книгах и статьях почему-то приводятся примеры с почтовыми маркетинговыми кампаниями, что на мой взгляд является анахронизмом. Создадим искусственную бизнес-задачу из сферы free2play игр. У нас есть база данных пользователей когда-то игравших в нашу игру и по каким-то причинам отвалившихся.
Мы хотим их вернуть в наш игровой проект, для каждого пользователя у нас есть некое признаковое пространство время в проекте, сколько он потратил, до какого уровня дошел и т. Оцениваем модель коэффициентом Джини и строим Lift Curve: Предположим, что в рамках маркетинговой кампании мы тем или иным способом устанавливаем контакт с пользователем email, соцсети , цена контакта с одним пользователем — 2 рубля. Мы знаем, что Lifetime Value составляет 5 рублей. Необходимо оптимизировать эффективность маркетинговой кампании. Предположим, что всего в выборке 100 пользователей, из которых 30 вернется. Это провал кампании. Рассмотрим график Lift Curve. Мы в плюсе. Таким образом, Lift Curve позволяет нам наилучшим образом оптимизировать нашу маркетинговую компанию. Сортировка пузырьком Коэффициент Джини имеет довольно забавную, но весьма полезную интерпретацию, с помощью которой мы его также можем легко подсчитать.
Оказывается, численно он равен: где, число перестановок, которые необходимо сделать в отранжированном списке для того, чтобы получить истинный список целевой переменной, — число перестановок для предсказаний случайного алгоритма. Напишем элементарную сортировку пузырьком и покажем это: Комбинаторно несложно подсчитать число перестановок для случайного алгоритма: Видим, что мы получили значение коэффициента, как и в рассматриваемом выше игрушечном примере. Надеюсь, статья была полезна и развеяла некоторые мифы относительно этой метрики качества. ВВП на душу населения некоторым образом подобен средней температуре по больнице — в стране может быть и огромнейшее количество бедняков, и невероятно богатых людей, и небольшая прослойка среднего класса. То есть страна может иметь и сравнительно немалый ВВП, но тем не менее, и уровень образования, и средняя продолжительность жизни в ней будут иметь не радующие показатели. И в этой связи интересен Индекс человеческого развития. Что такое коэффициент Джини? Коэффициент Джини варьируется между нулем и единицей.
Максимальный уровень неравенства наблюдался в 2010 году. Де-факто это итог быстрых темпов обогащения ряда людей в 1990-е и 2000-е годы В то же время Аникин отмечает, что необходимо обращать внимание на экстремальный разрыв зарплат между топ-менеджментом и самыми низкооплачиваемыми работниками компаний, который способен демотивировать сотрудников. Институт политических исследований посчитал, что разрыв зарплат руководителей самых низкооплачиваемых работников в США составляет 670 раз. При этом стремительный рост пришелся на пять лет - с 1995 по 2000 год, когда разрыв увеличился со 118 раз до 371 раза. В России наибольший рост разрыва зарплат пришелся примерно на тот же период - 1991-1994годы, когда страна перешла на рыночную модель экономики, отмечает доктор экономических наук директор Института психолого-экономических исследований Александр Неверов. Одна из причин этого явления - институты, которые позволяют богатым людям наращивать свои доходы. К плюсам такой системы можно отнести появление "компаний-единорогов" с миллиардными оборотами, таких как Apple, Google, Microsoft, Amazon, рассказывает Аникин. Но оборотной стороной становится экстремальное неравенство, когда доход руководителя компании в сотни раз отличается от зарплаты его самого низкооплачиваемого подчиненного. Экстремальное неравенство наносит серьезный урон экономике, констатирует Аникин. Экстремальное неравенство искажает мотивы трудовой деятельности.
Кроме того, страны могут собирать данные по-разному, что затрудняет сравнение статистических данных между странами. Экономики с одинаковыми доходами и одинаковыми значениями коэффициентов Джини могут иметь различное распределение доходов. В качестве примера, экономика, в которой половина домохозяйств не имеет дохода, а другая половина имеет равный доход, имеет значение коэффициента Джини, равное 0,5, а экономика с полным равенством доходов, за исключением одного состоятельного домохозяйства, которое имеет половину общего дохода, также имеет значение коэффициента Джини, равное 0,5. В целом коэффициент Джини является более универсальным показателем неравенства в доходах, чем фондовый и децильный коэффициенты. Он полностью учитывает разброс значений признака вариационного ряда, в то время как фондовый и децильный коэффициенты учитывают разрыв, складывающийся между крайними децильными группами[3]. Таким образом, коэффициент Джини может быть использован как дополнительный показатель к коэффициенту фондов в оценке состояния экономической безопасности по уровню неравенства населения по доходам. Список источников и литературы: 1. Указ Президента РФ от 13. Указ Президента РФ от 7 мая 2018 г. N 204 "О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года" 3. Суворов А. Cowell F. Handbook of Income Distribution. Litchfield J. Trapeznikova I.
Индекс Джини
Коэффициент Джини как функция таблиц смертности: расчет на основе дис-кретных данных, декомпозиция различий и эмпирические примеры. В 2022 году был зафиксирован его минимум, а | Вступай в группу Новости РБК в Одноклассниках. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов). Отдельное значение — коэффициент Джини — показывает индекс концентрации доходов. Помимо Коэффициента Джини и Децильного коэффициента, народ постоянно пытается придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы, так или иначе, отражали неравенство. Помимо Коэффициента Джини и Децильного коэффициента, народ постоянно пытается придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы, так или иначе, отражали неравенство.
Кривая Лоренца
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) — статистический показатель для оценки экономического равенства. Отдельное значение — коэффициент Джини — показывает индекс концентрации доходов. На примере коэффициента Джини показано, насколько сильно различается оценка неравенства в зависимости от используемых данных и способов расчета.
В России зафиксирован рост доходного неравенства
А именно, через кривую Лоренца. Напомним, что кривая Лоренца — это график, демонстрирующий степень неравенства в распределении дохода или богатства в обществе. В сущности, эта кривая может отражать неравенство в распределении самых разных величин, но вначале предназначалась именно для отражения экономического неравенства в обществе [2]. И на её основании можно вывести коэффициент Джинни. Для простоты понимания рассмотрим рисунок 1. Заштрихованная площадь, обозначенная буквой Т, демонстрирует степень неравенства в распределении доходов. На основе этих данных можно вывести формулу, по которой рассчитывается коэффициент Джини.
Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422. Если в 2022 году этот коэффициент составлял 13,8 раза, то в 2023 году он возрос до 14,6 раза. Эти данные свидетельствуют о сохранении высокого уровня неравенства в стране. Росстат отметил, что неравенство доходов в России остается высоким, но наблюдается некоторое снижение этого показателя.
Это когда один человек забирает все доходы, а остальные питаются воздухом. И кривая абсолютного неравенства тогда будет выглядеть как красная кривая на графике слева. Также, как и кривая абсолютного равенства, кривая абсолютного неравенства имеет сугубо теоретический смысл, пока что история не знает реальных примеров стран, где было бы абсолютное равенство или абсолютное неравенство. Эти линии мы построили только для того, чтобы ориентироваться, к какой из этих крайностей ближе кривая Лоренца для страны Казыстан. Теперь, когда у нас есть с чем сравнивать, становится понятно: чем дальше от красной линии или чем ближе к синей линии находится кривая Лоренца — тем более неравномерно распределены доходы. Возникает вполне логичный вопрос: а нет ли какого-то количественного показателя, который бы показывал уровень неравенства? Такой показатель есть, в 1912 году его вывел итальянский статистик Коррадо Джини 1884-1965 , в честь которого и назван коэффициент.
И основная причина этого явления в целенаправленной государственной политике и активной социальной поддержке беднейших слоев населения. Молодым хочется не тратить время на образование, а получить быстрый доход. Коэффициент Джини показывает расслоение. Максимальный уровень неравенства в стране фиксировался в 2010 году. А в 2022-м произошло его ощутимое снижение. В России наметилась положительная динамика на сокращение разрыва доходов богатых и бедных слоев населения, подтверждают эксперты. У нас снижаются темпы роста доходов наиболее обеспеченных групп населения, то есть богатые богатеют уже не так быстро, как в 1990-е или начале 2000-х годов. Доходы наименее обеспеченных слоев населения растут за счет поддержки государства, поясняет старший научный сотрудник Центра стратификационных исследований Института социальной политики НИУ ВШЭ Василий Аникин. Снижение бедности происходит за счет увеличения МРОТ, который влияет на размер социальных выплат, и политики поддержки семей с детьми. Также сокращению уровня бедности в России способствовали социальные выплаты в пандемию.
Коэффициент Джини: все ли равны?
В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов). Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. Филипп Монфор показал, что использование непоследовательной или неопределенной детализации ограничивает полезность измерений коэффициента Джини.
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
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. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Что показывает коэффициент Джини. Какие значения может принимать данный показатель и что они означают.