Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития. Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году.
Quality of Life Index by Country 2024
| Коэффициент Джини по странам и в России. Кривая Лоренца. Пример по годам | Ниже этого уровня индекс Джини в России был только в 2005 году (0,409). |
| Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов | Индекс Джини, измеряющий неравенство возможностей, превышает российский только в нескольких странах из рассма-триваемых ЕБРР – в Казахстане, Армении, Молдавии, Грузии, Турции, Косово, Латвии, Эстонии (см. рис. 3, левая ось). |
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. Таким образом, когда индекс Джини равен 0, это означает полное равенство, в то время как показатель 100 означает абсолютное неравенство.
Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. Расчёт коэффициента Джини базируется на кривой Лоренца — для её построения требуется частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака. 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.
Япония: вызовы и долгосрочные перспективы Россия: на вершине рейтинга Многие могут быть удивлены узнать, что Россия занимает первое место в рейтинге стран по индексу Джини. Это означает, что Россия имеет самый высокий уровень неравенства доходов среди всех стран, участвующих в исследовании. Индекс Джини измеряет степень неравенства: чем ближе показатель к 1, тем выше неравенство. Существует несколько факторов, объясняющих такое положение России в рейтинге.
Во-первых, это отражение социально-экономической системы, где небольшая группа людей контролирует значительную часть богатства и ресурсов. Это может быть обусловлено несправедливым распределением доходов и возможностей. Во-вторых, Россия имеет огромные различия в богатстве и уровне жизни между регионами. Неравное развитие и распределение ресурсов по стране приносит негативные последствия для экономической стабильности и благосостояния населения. Наличие высокого уровня неравенства доходов может иметь отрицательные последствия для социальной структуры и политической стабильности России. Это также может привести к ухудшению здоровья и образования, а также возникновению социального неприятия и конфликтов. Устранение этих проблем становится необходимым вызовом для российского правительства. На вершине такого рейтинга быть — не почетное звание, а является свидетельством неравенства, требующего серьезных мер для его устранения.
США: борьба за первое место Соединенные Штаты Америки занимают одну из высших позиций в рейтинге стран по индексу Джини. Индекс Джини используется для измерения уровня неравенства доходов.
Рейтинг стран по индексу качества жизни за 2023 год Собрали рейтинг стран по качеству жизни, основанный на данных сайта Numbeo. Общий рейтинг состоит из множества разных индексов — от стоимости жилья до уровня загрязнения воздуха, от здравоохранения до трафика на дорогах.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality
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). В 2022 году индекс Джини в России впервые с 2002 года опустился ниже 0,4. Показатель по итогам 2023 года остается ниже, в частности, значений, зафиксированных в 2020-м (0,406) и 2021 году (0,409). Собрали рейтинг стран по качеству жизни, основанный на данных сайта Numbeo. 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. Ниже этого уровня индекс Джини в России был только в 2005 году (0,409). Рейтинг стран по индексу Джини является важным инструментом для измерения и анализа уровня неравенства в разных странах мира.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
| Распределение доходов семьи - индекс Джини | 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. |
| Gini Coefficient by Country 2022 | Согласно индексу Джини, который измеряет уровень неравенства распределения богатств в стране, страна занимает пятое место по уровню неравенства в мире. |
| Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России | Индекс Джини численно равен отношению площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства (залитая область на рис.), к площади треугольника ABC. |
Gini index (World Bank estimate)
Индекс Джини широко используется в статистике, чтобы показать экономическое неравенство по странам и регионам. Индекс качества жизни по странам 2023, Рейтинг стран мира по уровню жизни в 2023 году. Индекс Джини 0% выражает полное равенство, а индекс 100% выражает максимальное неравенство. В Германии «индекс Джини» растёт с 1998 года, хотя в 2000-х годах он немного снизился, однако с 2013 года вернулся к устойчивому росту, в то же время не превысив 32% по итогам 2016 года, что в 1,29 раз меньше, чем в США.
Страны с неравномерным распределением богатства
The Sustainable Development Report 2023 tracks the performance of all 193 UN Member States on the 17 Sustainable Development Goals. Ещё в 1980-м году индекс Джини в Китае был около 30. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). Latest numbers for economic inequality, which is the difference in how assets, wealth, or income are distributed among individuals and/or populations. It is also described as the gap between rich and poor, income inequality, wealth disparity, wealth and income differences, or the wealth gap.
Индекс Джини: новые горизонты применения
Он используется для анализа неравенства доходов или богатства. Однако на расчеты оказывает влияние большое количество переменных, например, демографическая структура населения. Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий.
Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий. К ним относятся замедление роста ВВП, снижение мобильности доходов, увеличение долга домохозяйств, политическая поляризация и более высокий уровень бедности. Неравенство в Европе, как правило, ниже, чем где-либо в мире, и индекс Джини подтверждает этот факт.
Download data API Definition: Gini index measures the extent to which the distribution of income or, in some cases, consumption expenditure among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual or household.
Переобучили модель с учетом нового набора предикторов и посчитали Джини. По результатам видно, что на обучающей выборке качество модели лучше с дополнительным фактором, а на тестовой — без него. Так как решение принимается исходя из большего значения по Gini test, то дополнительный фактор не будет добавлен в модель.
Выбор в пользу модели без нового фактора достаточно противоречив, поэтому рассчитаем дополнительную метрику — среднюю абсолютную ошибку. Данный показатель считается, как среднее разностей между фактическими и прогнозными значениями и не противоречит логике задачи. Для этого импортируем необходимую библиотеку и вычислим ошибку для модели с дополнительным фактором и без него.
Global Green Economy Index™ (GGEI)
Ожидаемый в 2018 г. Прогнозируемый объем ВВП — 97,462 трлн руб. Более чем в два раза будут сокращены программы поддержки малого бизнеса, комплексного развития моногородов и электронного здравоохранения. В Российской Федерации наблюдается снижение темпов роста НДФЛ, что обусловлено ухудшением общеэкономической конъюнктуры и сокращением численности работающего населения, значительной долей неформальной занятости, а также сосредоточенностью большей части занятого населения в сфере оптовой и розничной торговли, которая подвержена высокому риску сокрытия доходов1. Снижение поступлений в государственный бюджет вернет российское правительство к вопросу введения прогрессивной шкалы НДФЛ. Для сохранения социальной направленности налоговой политики необходимо установление прогрессивной шкалы НДФЛ с дифференцированными ставками и механизмом предоставления налоговых вычетов по НДФЛ, в том числе семейного налогообложения доходов граждан2 с учетом дополнительной информации о налоговых парах, основанных на их совместном доходе, включении дивидендов, процентного дохода и вычета иждивенцев из налоговой базы [16]. Следует особо выделить США и Китай, где применяется прогрессивная шкала подоходного налога, с доходами государственного бюджета в 2017 г. При этом с единой ставкой налогообложения Российская Федерация население — 146 880 432 чел. США, отстает даже от Мексики — 292,8 млрд долл.
США и Швеции население более 10 млн чел. Например, в Российской Федерации средняя номинальная начисленная заработная плата на март 2018 г. США по курсу 1 долл. Минимальной суммой дохода в Германии признается 646 евро больше 46 тыс. США более 57 тыс. США в день, 247 долл. США в месяц более 16 тыс. Тем самым в развитых странах поддерживается уровень потребления.
В Российской Федерации действие единой ставки НДФЛ не только снижает возможности населения к потреблению, но и не обременяет государство оказанием помощи малоимущим гражданам, минимальный прожиточный уровень на дееспособных граждан в месяц составляет 10,7 тыс. Следовательно, действующая в Российской Федерации единая ставка НДФЛ при активном снижении доходов населения приводит к уменьшению потребления. Тем самым снижается качество российской бизнес-среды и предпринимательской активности, которая ориентирована на потребление. Направления развития российской бизнес-среды С помощью кластерного анализа определим наиболее чувствительные друг к другу факторы американской и российской бизнес-среды табл. Результирующие значения табл. Весомыми факторами российской бизнес-среды являются: стоимость экспорта и импорта; время необходимое для строительства склада и обеспечения исполнения контракта. В сравнении с американскими, российские кластеры факторов бизнес-среды менее значительные, с ориентацией на стоимость экспорта и импорта. В процессе международного российско-американского сотрудничества количество российских факторов бизнес-среды должно значительно увеличиться.
При этом весомыми кластерами станут: время необходимое для обеспечения исполнения контракта; стоимость экспорта; время для подготовки и уплаты налогов; время необходимое для строительства склада; стоимость получения электроэнергии; время необходимое для подключения к электричеству; стоимость импорта.
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.
Вот несколько основных способов, которыми неравенство влияет на развитие страны: Ограничение экономического роста: Согласно исследованиям, высокий уровень неравенства может замедлить экономический рост страны. Когда богатство и доход сосредоточены в руках небольшой части населения, это ограничивает потребительский спрос и инвестиции. Однако, когда доход и возможности более равномерно распределены, это способствует развитию экономики и созданию новых рабочих мест. Усиление социальной напряженности: Большое неравенство вызывает социальное неравенство и конфликты в обществе. Неравные возможности и доступ к ресурсам могут создать разделение по классовой, расовой или этнической принадлежности.
Это может привести к нарастанию социальных конфликтов и ухудшению общественной безопасности. Ограничение человеческого капитала: Неравный доступ к возможностям образования и здравоохранения ограничивает развитие человеческого капитала в стране. Когда некоторые группы населения не имеют равных возможностей для обучения и развития своих навыков, это приводит к ограничению экономического и интеллектуального потенциала страны в целом. Увеличение неравенства шансов: Высокие уровни неравенства могут привести к укреплению политической и экономической власти узкой группы людей. Это может ограничить честность и прозрачность политической системы, а также привести к коррупции и нарушениям прав человека.
Today, we increasingly gather data from sensors, satellites, and citizen scientists using mobile technology, often without the intermediary of government. Similarly, the modeling and application of these data have expanded significantly. Diverse stakeholders — ranging from NGOs, global finance, multinational companies, and academia — apply these data to innovative modeling and tracking platforms. The first index of its kind published in 2010, the GGEI has been tracking country performance in the green economy throughout the past decade, taking an integrated view of relative country performance around climate change, sector decarbonization, green markets, and the environment. With this edition, we retooled the methodological approach. For each of the 160 countries tracked in the GGEI, there is a measurement of both progress tracking and target verification that will offer stakeholders in the green economy a new way to understand how policies, investment, and activism can best ensure a real and just transition. Continue reading below for much more detail on these changes, as well as a wide range of videos, data files, and other links to learn more about this new GGEI. You can learn more about this novel measurement approach in Chapter 3. The GGEI was the first green economy index, launched in 2010, and today is the most widely referenced product of its kind internationally, utilized by policymakers, international organizations, ESG investors, and companies to evaluate and understand linkages between country green economy performance and their own commercial or organizational agendas. Like many indices, the GGEI is used to benchmark performance, inform ESG investment strategy, communicate areas that need improvement, and educate diverse stakeholders how they too can promote progress. The GGEI is also useful as the foundation for creating customized sustainability measurement frameworks for a diverse range of stakeholders. Learn more here about subscribing to the GGEI or leveraging our model to create bespoke sustainability frameworks.
Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат
Страна Распределение доходов семьи - индекс Джини Afghanistan.
Реально эффективных ветвей обычно меньше. В украинской ситуации их число де-факто равнялось нулю.
В США, конечно, их тоже не совсем три. Но и не нуль. Судебная власть есть, законодательная зачем-то нужна, а исполнительная отличается тоталитарной несокрушимостью.
Уоррен Баффет сказал прямо: «Идет классовая борьба — отлично. Мой класс, богатый класс, ведет эту войну, и мы побеждаем». В России есть сияние престола и вечная вера в особый путь.
Ливан тоже особен, но не о нем речь. Что есть у Казахстана?
Какие страны считаются с наиболее высоким уровнем неравенства по индексу Джини? Страны с наиболее высоким уровнем неравенства по индексу Джини обычно включают в себя Гватемалу, Южную Африку, Намибию, Свазиленд и Лесото. В этих странах распределение доходов сильно неравномерно, что приводит к большим различиям в уровне жизни населения. Как влияет индекс Джини на экономику? Высокий уровень индекса Джини говорит о большом неравенстве в распределении доходов в стране, что может иметь отрицательное влияние на экономику. При высоком уровне неравенства возможны социальные конфликты, низкая социальная мобильность, укрепление монополий и ограничение экономического роста.
Какие страны традиционно имеют самый низкий уровень неравенства по индексу Джини? Самый низкий уровень неравенства по индексу Джини обычно присущ странам, которые характеризуются равномерным распределением доходов и высоким уровнем социальной защищенности. Оцените статью.
Таким образом, когда индекс Джини равен 0, это означает полное равенство, в то время как показатель 100 означает абсолютное неравенство. Коэффициент Джини индекс.
Индекс Джини и неравенство доходов
Парагвай — Парагвай, страна в Южной Америке, также занимает высокую позицию в рейтинге неравенства. Это может быть связано с недостатком доступа к образованию и низким уровнем экономического развития. Эти страны имеют высокие значения индекса Джини, что указывает на серьезные проблемы в распределении доходов и богатства в обществе. Неравенство может стать причиной социальных напряжений и негативно сказаться на экономическом развитии и стабильности страны. Индекс Джини как мерило социальной неравенства Индекс Джини основан на распределении доходов в стране. Чем ближе значение индекса к 1, тем выше уровень неравенства в обществе. Наличие высокой степени неравенства может сказаться на экономическом, социальном и политическом развитии страны, вызывая нестабильность, протесты и социальные конфликты. Индекс Джини позволяет сравнивать уровень неравенства между разными странами.
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. Именно на их потенциале главным образом строится инновационная экономика, которая дает высокую добавленную стоимость и рост благосостояния общества в целом.
Однако в этом законе есть аномалии: в некоторых развитых странах, например в США, коэффициент Джини высок. Впрочем, наиболее развитые страны в Топ-10 государств с низким имущественным неравенством не входят. Зато Беларусь из первой десятки давно уже не выпадает. Если по итогам 2021 года страна занимала в данном рейтинге 4-е место, то по итогам 2020 года находилась на 3-й строчке.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality Статья со списком Википедии Мировая карта коэффициентов Джини по странам. На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год.
Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини.
Индекс Джини в странах мира
Latest numbers for economic inequality, which is the difference in how assets, wealth, or income are distributed among individuals and/or populations. It is also described as the gap between rich and poor, income inequality, wealth disparity, wealth and income differences, or the wealth gap. Коэффициент Джини по странам мира. 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.