Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач.
Понимание индекса Джини и получения информации в деревьях принятия решений
Сейчас индекс Джини в России равен 0,417 (последние данные на начало 2018 года). В стране растет коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства Фото: Екатерина Сычкова © Индекс Джини (или коэффициент Джини) — это мера распределения доходов среди населения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. В 2023 году был опубликован рейтинг стран по индексу Джини, который показал, какие страны имеют самый высокий уровень неравенства.
Gini Coefficient By Country
Если одна исследуемая величина равномерно изменяется при вариации другой, то соответствующая зависимость может быть представлена с помощью линии в системе координат, где по осям откладываются значения величин, упорядоченные по возрастанию и обычно выражаемые в процентах. На рисунке показано распределение совокупного дохода страны в обществе. Диагональная прямая соответствует равномерному распределению дохода. Если распределение доходов подчиняется данной прямой, то расслоение по уровню доходов в обществе отсутствует линия справедливости.
В 2019 году, в сравнении с 2015, уровень социального неравенства, как сказано выше, в Прикамье стал меньше. Распределение общего объема денежных доходов населения 2015.
По разным отраслям и группам населения.
Возможность анализа неравенства в различных сферах экономики и среди разных социальных групп. Например, он позволяет проводить оценку распределения доходов, например, среди селян, горожан, жителей Крайнего Севера и других групп. Отслеживание динамики на разных этапах исторического развития. Коэффициент Джини позволяет анализировать изменения уровня неравенства в разные исторические периоды. Его динамика выступает в роли макроэкономического показателя, предоставляющего обзор социального раскола в обществе и основных параметров экономики. Например, высокий коэффициент Джини косвенно указывает на недоразвитую экономику с низкой производительностью труда , высоким уровнем коррупции и другими соответствующими характеристиками. Статистические органы регулярно публикуют коэффициент Джини вместе с основными экономическими показателями, такими как ВВП и среднедушевой доход.
Этот индекс выполняет функцию своеобразной коррекции для указанных показателей, предоставляя более точное представление о благосостоянии людей с учетом социальных групп. Преимущества и недостатки коэффициента Джини Вот основные преимущества: позволяет сравнивать страны и регионы с разной численностью населения; отображает не только неравенство внутри одного государства, но и дает картину распределения богатства по всему миру: видно, где оседает добавленная стоимость и какие страны выступают донорами ресурсов; можно сравнивать распределение дохода в разных частях страны — например, вот коэффициент Джини по регионам России с 1992 по 2017 годы ; можно рассчитывать коэффициент по разным отраслям экономики и группам населения, например для селян, горожан, жителей Крайнего Севера и прочих; можно отслеживать динамику показателя на разных исторических этапах развития экономики и общества; все анонимно — нет необходимости раскрывать персональные данные о доходах. У него есть определенные ограничения: при определении неравенства в обществе коэффициент не отражает в полной мере уровень достатка людей. Богатые и бедные страны могут иметь одинаковые или близкие коэффициенты Джини. Например, в 2018 году в Гвинее индекс был 29,6, а в развитой Германии — 31,7; джини рассматривает распределение денежных доходов, в то время как иногда работникам могут выдавать зарплату продуктами, опционами на акции компании и так далее. Не говоря о том, что серая зарплата тоже остается за рамками расчета; статистические организации опираются на разные данные и используют разные подходы, в результате индекс Джини для одной страны может отличаться. Например, по данным Росстата, в 2017 году в России индекс был 41,3, а по расчетам Всемирного банка — 37,7; коэффициент Джини может работать некорректно для нерыночных экономик, где доходы концентрируются не у предпринимателей, а у государства, и могут возвращаться народу в виде социальных благ.
Коэффициент Джини, который учитывает именно доходы граждан, в этом случае будет завышен. Индекс Джини обнажает проблемы неравенства. Из-за этого его иногда ошибочно трактуют как индикатор справедливости распределения богатства. Но равномерно не значит справедливо.
Forcina A.
Brown M. Краснов C. Мониторинг инвестиционной активности в регионах России. Прямые иностранные инвестиции в 2012 году. URL: nisse.
Гранберг А.
Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
| Понимание индекса Джини и получения информации в деревьях принятия решений | A Computer Science portal for geeks. It contains well written, well thought and well explained computer science and programming articles, quizzes and practice/competitive programming/company interview. |
| Вы точно человек? | Важные новости. Исследователи установили новый мировой рекорд по производству солнечных элементов CIGS. |
| Индекс Джини в Москве с 2011 года снизился на девять пунктов | Цитата: Такая необычная кривая и есть визуальный признак аномальности параметра под названием индекс неравенства Джинни. |
Коэффициент Джини: формула неравенства
| Рейтинг стран по индексу джини 2023 - | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства). Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини. |
| Коэффициент Джини — Википедия | Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. |
| Global Gini Ranking | В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. |
| Новости GIN | Во-первых, коэффициент Джини в большинстве случаев основан на уровне дохода (income), а не уровня общих активов или благосостояния (wealth). |
What is Gini Index?
- Индекс Джини: новые горизонты применения
- По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире
- Countries With Highest Gini Coefficient
- Кривая Лоренца и индекс Джини - измеряем неравенство доходов
- Вы точно человек?
- Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
Джини Басс. Новости
Значение коэффициента Джини в странах с различным индексом. Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). Gini index or Gini ratio, is a measure of statistical dispersion intended to represent the income inequality or the wealth inequality within a nation or a social group. It was developed by statistician and. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой.
Определение индекса Джини
Оно замедляет темп экономического развития и формирует «ловушку бедности», при которой общество становится беднее с каждым поколением. Как правило, страны пытаются снизить экономическое неравенство. Так 50 лет назад коэффициент Джини во Франции был почти 0,5, а сейчас — 0,33. В Норвегии был чуть ниже 0,4, сейчас — 0,26. Часто это связано с несовершенством налогообложения. Так в Бразилии в процентном соотношении от дохода бедные платят налогов больше, чем богатые.
Динамика индекса Джини. Например, в конце 90-х россияне в опросе «Интерфакс-АИФ» называли такие причины неравенства: 32 Спустя 20 лет изменилось немногое. Часто кажется, что бедность — это трущобы, лохмотья и похлёбка на воде. Но в действительности бедными считаются люди, уровень дохода которых позволяет только поддерживать прожиточный минимум. Различают прожиточный и минимум физического выживания.
Прожиточный минимум — минимальный уровень стандарта жизни, принятый в стране или регионе. Раньше в России прожиточный минимум привязывался к продуктовой потребительской корзине. Теперь в него закладывают ещё товары длительного пользования и услуги. На начало 2019 года прожиточный минимум в России — 10 тысяч рублей. Вот как он изменялся с 2013 года: 32 На душу населения в тыс.
И это явственно ощущается многими. Россияне в целом не согласны с расчётами Росстата — люди относят к бедным тех, чей месячный доход на человека меньше 15 500 рублей. Минимальный доход, по их мнению, зависит от размера населенного пункта: 32 На душу населения в тыс. Это 43 млн человек. В России количество бедных различается по регионам.
Оценить уровень жизни человека можно и по расходам на питание.
Так уж устроена суммарная психология общества, складывающаяся из обидчивости граждан, из завистливости жён, из обид малышей в классах школ, что индекс Джини реально развивающегося и энергичного общества стабилизируется около оптимума Парето. Грубые нарушения его, особенно приближением к единице, чреваты переворотами, революциями и прочими затеями, вытекающим из самых земных и ощущаемых каждым из нас свойств личности. В частности, движение индекса Джини к единице повышает вероятность переворота в стране! Как выглядит история фактического индекса Джини стран? Долго рассказывать… ООН каждый год публикует соответствующие данные.
Они есть в Интернете. А о перепадах между зарплатами начальника и рядовым работником, от которого напрямую напрямую! Так же, как размышляют и о странных цифрах «средних зарплат» на предприятии, где 2 миллиона начальника складывают с 16 рублями молодого изобретателя и получают среднюю зарплату в 1 миллион 08 рублей — ведь «точность статистики» прежде всего! У неё каждый рубль на учёте! Итак, про Россию. Ну чем не «православный халифат»?
Даже по официальным данным и даже если не углубляться в перепады между зарплатами на вашем предприятии. А вот цитата из Википедии для Китая. Судя по официальным номинальным доходам, разрыв уже достаточно велик. За время реформ, то есть за одно поколение, Китай прошел путь от коэффициента 0,2 до 0,5. Переход от справедливого к подчеркнуто несправедливому обществу очень заметен». Мы являемся свидетелями развития страны как процесса приближения к «обществу Парето».
Китай реально и мощно развивается. В действительности, стабильное общество держит индекс в районе величин 0,4-0,5 США, Великобритания, Италия. То есть, довольно жёсткий расклад 80:20 по Парето, приводящий к значению в 0,6 индекса Джини, государствам представляется как довольно опасная грань в отношении сохранения социальной стабильности. И теперь, может быть, самое главное — изменения и перепады индекса Джини исключительно сильны по влиянию на динамику экономики! Внешне небольшой сдвиг может радикально изменить общественное настроение и ход экономики — будь то страна, или же отдельное предприятие.
В частности, движение индекса Джини к единице повышает вероятность переворота в стране! Как выглядит история фактического индекса Джини стран?
Долго рассказывать… ООН каждый год публикует соответствующие данные. Они есть в Интернете. А о перепадах между зарплатами начальника и рядовым работником, от которого напрямую напрямую! Так же, как размышляют и о странных цифрах «средних зарплат» на предприятии, где 2 миллиона начальника складывают с 16 рублями молодого изобретателя и получают среднюю зарплату в 1 миллион 08 рублей — ведь «точность статистики» прежде всего! У неё каждый рубль на учёте! Итак, про Россию. Ну чем не «православный халифат»?
Даже по официальным данным и даже если не углубляться в перепады между зарплатами на вашем предприятии. А вот цитата из Википедии для Китая. Судя по официальным номинальным доходам, разрыв уже достаточно велик. За время реформ, то есть за одно поколение, Китай прошел путь от коэффициента 0,2 до 0,5. Переход от справедливого к подчеркнуто несправедливому обществу очень заметен». Мы являемся свидетелями развития страны как процесса приближения к «обществу Парето». Китай реально и мощно развивается.
В действительности, стабильное общество держит индекс в районе величин 0,4-0,5 США, Великобритания, Италия. То есть, довольно жёсткий расклад 80:20 по Парето, приводящий к значению в 0,6 индекса Джини, государствам представляется как довольно опасная грань в отношении сохранения социальной стабильности. И теперь, может быть, самое главное — изменения и перепады индекса Джини исключительно сильны по влиянию на динамику экономики! Внешне небольшой сдвиг может радикально изменить общественное настроение и ход экономики — будь то страна, или же отдельное предприятие. Вывод из сказанного предельно прост. А что мешает законодательно ввести индекс Джини для разоблачения «внутренних тормозов» прогресса отдельных предприятий России, отраслей?
Служит своеобразной поправкой этих показателей. Может быть использован для сравнения распределения признака дохода между различными совокупностями например, разными странами. При этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран. Может быть использован для сравнения распределения признака дохода по разным группам населения например, коэффициент Джини для сельского населения и коэффициент Джини для городского населения. Позволяет отслеживать динамику неравномерности распределения признака дохода в совокупности на разных этапах. Анонимность — одно из главных преимуществ коэффициента Джини.
What is Gini Index?
- предоставляет экономические и финансовые данные
- Индекс Джини в 1980–2022 годах
- Индекс Джини в странах мира
- Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
- Рейтинг стран по индексу Джини 2023: топ-10 стран с самым высоким уровнем неравенства
Рейтинг стран по индексу джини 2023
| Коэффициент Джини применительно к отраслям российской экономики | Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). |
| Индекс Джини в Москве с 2011 года снизился на девять пунктов | Индекс Джини, также известный как коэффициент Джини, это показатель неравенства доходов в стране. |
| Понимание индекса Джини и получения информации в деревьях принятия решений | Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. |
| Больше не счастливая семёрка: Джинни покинула группу NMIXX | Оптимальным значением индекса Джини считается его величина менее 35 %. |
| Gini Coefficient | 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. |
Коэффициент джини в России
28 фев в 21:49. Пожаловаться. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. Кроме того, из-за таких ограничений, как достоверность данных о ВВП и доходах, индекс Джини может преувеличивать неравенство доходов и быть неточным. В РФ, по данным конца 2014 года, коэффициент Джини по доходам был равен 0,42, а по имуществу – 0,921, что свидетельствует о высоком уровне общественного неравенства. Цитата: Такая необычная кривая и есть визуальный признак аномальности параметра под названием индекс неравенства Джинни. В РФ, по данным конца 2014 года, коэффициент Джини по доходам был равен 0,42, а по имуществу – 0,921, что свидетельствует о высоком уровне общественного неравенства.
Коэффициент Джини: все ли равны?
Также стоит обратить внимание на публичные базы данных и рекомендации коллег. Многие ученые делятся своим опытом и рекомендуют конкретные организации и агентства для размещения в соответствующей области научных исследований. В заключение, выбор правильного СМИ для публикации трудов — это ответственный шаг, который может существенно повлиять на дальнейшую карьеру автора. Использование критерия Джинни в сочетании с другими факторами поможет принять обоснованное решение и выбрать подходящее издание, которое будет способствовать успеху и признанию в академической среде. Критерии оценки качества научных платформ на основе критерия Джинни В контексте сборников рассматриваемый показатель используется для анализа неравномерности распределения цитирований статей. Его ключевая идея заключается в том, что если большое количество статей имеют маленькое количество цитирований, то это может указывать на низкое качество данного сборника или площадки. С другой стороны, высокий уровень цитируемости материалов может говорить о хорошей репутации и значимости журнала или конференции. Как вычислить индекс Джинни научного журнала? Для анализа показателя Джинни необходимы данные о количестве цитирований каждой статьи в конкретном издании.
Чем больше доступных сведений и фактов, тем более точные результаты можно получить. Существуют специализированные базы данных и инструменты, такие как Google Scholar или Web of Science , которые предоставляют информацию о цитированиях объем, частота и пр. Притом эти сведения каждый пользователь при наличии свободного времени и желании может перепроверить, перейдя по соответствующим ссылкам. При анализе рассматриваемого оценочного критерия следует учитывать несколько факторов. Во-первых, размер выборки трудов должен быть достаточно большим, чтобы получить репрезентативное представление о платформе. Например, если выбранное место имеет всего несколько статей с высоким уровнем цитируемости и остальные имеют низкую цитируемость, это может создать искажение в расчетах. Во-вторых, следует учитывать временной фактор. Качество сборника может меняться со временем: новые издательства могут появляться с высокой квалификацией и привлекательностью для авторов; старые же могут терять свою актуальность или популярность.
Вычитая этот показатель из 0, 5 площадь под линией равенства , мы получаем 0, 3, который затем делим на 0, 5. Другой способ мышления о коэффициенте Джини - это мера отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально ровной прямой которая представляет коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем меньше равен общество. В приведенном выше примере Гаити является более неравным, чем Боливия. Индекс Джини в мире Глобал Джини По оценкам Кристофа Лакнера из Всемирного банка и Бранко Милановича из Городского университета Нью-Йорка, коэффициент Джини в глобальном доходе составил 0, 705 в 2008 году по сравнению с 0, 722 в 1988 году. Однако цифры значительно различаются. Работа Бургиньона и Морриссона демонстрирует устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0, 500. Лакнер и Миланович демонстрируют снижение неравенства примерно в начале 21-го века, как и книга Bourguignon 2015 года: Экономическая экспансия в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе стала основной причиной недавнего снижения неравенства в доходах. Хотя неравенство между странами сократилось в последние десятилетия, однако, неравенство внутри стран возросло. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини по доходам каждой страны, для которых CIA World Factbook предоставляет данные: В некоторых из самых бедных стран мира Центральноафриканская Республика одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61, 3 , а во многих самых богатых Дания - самые низкие 28, 8.
Тем не менее, взаимосвязь между неравенством в доходах и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и эти отношения со временем менялись. Михаил Моатсос из Утрехтского университета и Джоери Батен из Тюбингенского университета показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько возросло, а затем уменьшилось, поскольку ВВП на душу населения увеличился.
Методы расчета коэффициента Джини.
Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический. Рассмотрим каждый подробнее. Коэффициент концентрации Джини G используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]: где — накопленная частость доля численности единиц совокупности; — накопленная доля значений признака i-ой группы, приходящихся на все единицы совокупности.
Иным способом расчета коэффициента является геометрический метод. А именно, через кривую Лоренца. Напомним, что кривая Лоренца — это график, демонстрирующий степень неравенства в распределении дохода или богатства в обществе.
Если этот показатель равен нулю, значит директор и главный бухгалтер получают столько же, сколько сторож и уборщица. Это на мой взгляд плохо. В этом случае у работника нет стимула развиваться. Какой смысл повышать свою эффективность и идти вверх по карьерной лестнице, если ты всё равно будешь получать также как все. Сверхнизкий коэффициент Джинни может напрочь отбить у людей стремление к росту и самосовершенствованию. Начну с международных сравнений. Это данные Организации экономического сотрудничества и развития. В России коэффициент Джинни довольно высокий.
Это своего рода ориентир социальной справедливости. Директор в этих странах разумеется получает больше подчинённых, но всё же эта разница благоразумная и не достигает фантастических размахов. При этом в России индекс Джинни снижается уже много лет подряд. Это данные Всемирного банка. Как эту динамику интерпретировать? По сути, это означает снижение полярности зарплат. Доходы российских топ-менеджеров и сотрудников младшего звена приближаются друг к другу.
В России зафиксирован рост доходного неравенства
Перечислять можно очень долго все минусы, по всем отраслям, от сельского хозяйства до космоса. Везде катастрофа. Итог один. Мы пришли к культурной деградации, к мировой изоляции, к 30-ти млн человек, выживающим за счёт милостыни в виде субсидий, маткапиталов и пр.
Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, составляет большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и находится на нижнем уровне распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеренных доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов.
Получить точные данные о богатстве еще труднее из-за популярности налоговых убежищ офшорных зон. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается разделить двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до одного числа, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В повседневных терминах это было бы похоже на описание содержимого фотографии только по ее длине вдоль одного края или простому среднему значению яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами внутри распределения, например распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом ключе понимание демографии может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини.
Например, большая часть пенсионеров повышает индекс Джини. Резюме Индекс Джини - это показатель распределения доходов населения. Более высокий индекс Джини указывает на большее неравенство, когда люди с высоким доходом получают гораздо больший процент от общего дохода населения. Из-за данных и других ограничений индекс Джини может завышать неравенство доходов и может скрывать важную информацию о распределении доходов. А на этом сегодня все про коэффициент индекс Джини.
Бесплатно Подписаться Подписываясь, вы принимаете условия передачи данных и политику конфиденциальности Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой Уровень неравенства доходов — важный макроэкономический фактор. Если между богатыми и бедными пропасть, это представляет риск для экономики и чревато социальными катаклизмами.
Сильное неравенство демотивирует людей, снижает производительность труда и предпринимательскую активность, что в конечном итоге замедляет рост ВВП. Люди с низкими доходами не могут реализовать свой потенциал, у них слабая покупательная активность, что отражается на общем спросе в экономике. Экономический успех страны обычно связан с ядром среднего класса. Это прослойка образованных людей с высокими доходами, занимающихся интеллектуальным трудом.
Значение индекса Джини 0,5 показывает равное распределение элементов по некоторым классам. При проектировании дерева решений предпочтение будет отдаваться характеристикам, имеющим наименьшее значение индекса Джини.
Вы можете изучить другой древовидный алгоритм Случайный лес. Индекс Джини определяется путем вычитания суммы квадратов вероятностей каждого класса из одного, математически индекс Джини может быть выражен как: Где Pi обозначает вероятность того, что элемент будет отнесен к отдельному классу. Алгоритм дерева классификации и регрессии CART »использует метод индекса Джини для создания двоичных разбиений. Кроме того, алгоритмы дерева решений используют информационное усиление для разделения узла, а индекс Джини или энтропия - это путь для взвешивания информационного прироста. Индекс Джини против получения информации Взгляните ниже, чтобы увидеть расхождение между индексом Джини и получением информации. Индекс Джини упрощает реализацию более крупных распределений, в то время как прирост информации предпочитает меньшие распределения с небольшим счетчиком с несколькими конкретными значениями.
Индекс Джини оперирует категориальными целевыми переменными в терминах «успех» или «неудача», а выполняет только двоичное разбиение, в отличие от этого прирост информации вычисляет разницу между энтропией до и после разделения и указывает на примеси в классах элементов. Заключение Индекс Джини и информационный прирост используются для анализа сценария в реальном времени, и данные являются реальными, которые собираются из анализа в реальном времени. Во многих определениях он также упоминается как «нечистота данных» или «как данные распределяются. Таким образом, мы можем подсчитать, какие данные в меньшей или большей степени участвуют в принятии решений.