About In the News Newsletter API. Коэффициент Джини. 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).
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Рейтинг стран по индексу Джини является важным инструментом для измерения и анализа уровня неравенства в разных странах мира. Albania Algeria Angola Argentina Armenia Australia Austria Azerbaijan Bangladesh Belarus Belgium Belize Benin Bhutan Bolivia Bosnia and Herzegovina Botswana Brazil Bulgaria Burkina Faso Burundi Côte d'Ivoire Cabo Verde Cameroon Canada Central African Republic Chad Chile China Colombia. Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. 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. Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини.
Понимание индекса Джини
- Коэффициент джини в России
- Рейтинг стран по индексу Джини 2023: топ-10 стран с самым высоким уровнем неравенства
- Как оценивается социальное неравенство
- Социальное неравенство: в чем выражается, как посчитать с помощью индекса Джини и кривой Лоренца
- Содержание
- Графическое представление индекса Джини
Коэффициент Джини (распределение дохода)
The vertical axis shows the total wealth or income of the population. For example, the Central African Republic has a Gini coefficient almost ten times the global average 61. The Gini coefficients of high- and low-income countries may be the same. In addition, the Gini coefficient may overestimate income disparity and be erroneous because of restrictions such as valid GDP and income statistics.
Низкий уровень дохода и ограниченный доступ к социальным услугам могут привести к плохому здоровью, низкой продолжительности жизни и низкому качеству жизни в целом. В целом, борьба с неравенством является важной задачей для обеспечения устойчивого экономического и социального развития страны. Неравенство подрывает принципы справедливости и равенства возможностей, поэтому государственная политика должна направляться на создание более справедливого и инклюзивного общества для всех граждан. Вопрос-ответ Какой индекс используется для определения неравенства в странах?
Для определения неравенства в странах используется индекс джини. В каком году составлен рейтинг самых неравных стран в мире? Рейтинг самых неравных стран в мире составлен на основе данных за 2023 год. Какие страны входят в топ-10 самых неравных? В топ-10 самых неравных стран входят такие государства, как Бразилия, Южная Африка, Ботсвана, Лесото и другие. Индекс джини рассчитывается на основе соотношения доходов населения.
Более высокие значения индекса представляют большее неравенство в распределении доходов. Страна Распределение доходов семьи - индекс Джини Afghanistan.
And the distance of each country from globally established targets conveys just how genuinely each market is realizing green growth. For a full description of the 18 GGEI indicators, please click here. Customers and shareholders — in addition to expanding climate-linked regulation globally — exert growing pressure on companies to transform their business models along environmental, social and governance ESG values. Company-level ESG data is rapidly proliferating and enriching how investors and companies assess both opportunities and risk. Country-level GGEI data can enhance this analysis further by showing which markets have green momentum and which ones pose the greatest risk of regulation due to sluggish progress towards global sustainability targets. This country-level sustainability context provided by the GGEI will become increasingly important in the 2020s, for three main reasons: opportunity, risk, and activism: Opportunity Markets with rapid progress in key sectors or technologies around sustainability are often prospective investment targets. The GGEI emphasis on measuring progress across our 18 indicators illuminates for investors where this momentum and investment opportunity is. Risk Countries with sluggish progress towards global sustainability targets may face abrupt regulation from domestic policymakers.
The GGEI emphasis on measuring the distance of each country from global targets illuminates where this risk may be highest and how to prepare for it. Activism Reputational risk to market actors will continue to expand in proportion to the associated climate risks of investment and business activity. The GGEI framework provides tracking and insight for our clients to stay one step ahead of these developments. These data subscriptions are fully customizable : some partners are only interested in the full GGEI data while others are more interested in receiving an interpretation of the results for countries, regions, or topics central to their inquiry.
Yahoo Finance
Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. GINI INDEX The Gini index is also known as Gini coefficient. It is used to measure the inequality between the inhabitants of a region, by comparing their incomes. 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. Индекс качества жизни по странам 2023, Рейтинг стран мира по уровню жизни в 2023 году. Индекс Джини широко используется в статистике, чтобы показать экономическое неравенство по странам и регионам. Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок.
Gini Coefficient
Незначительное неравенство доходов и необременительное налогообложение физических лиц позволяют обеспечить эффективность экономической деятельности, в совокупности с высокими доходами существенно ее повысить. Значительное число бедных в России при достаточно высоком среднем душевом доходе населения указывает на чрезмерные разрывы в доходах бедных и богатых, которые вдвое превышают среднее неравенство в развитых капиталистических странах [1]. Это положение усугубляется показателями социального неравенства относительно жилищных условий, доступности качественного медицинского обслуживания старение населения повышает неравенство в здоровье , получения образования [2]. Процессы глобализации экономики и социумов различных стран привели к серьезным негативным процессам. В течение длительного периода прошлого и нынешнего века наблюдается устойчивая картина неравномерного распределения богатства, концентрирующегося у все более состоятельных групп [3]. В современном мире решение проблемы обеспечения высоких доходов связано с технологическими инновациями. Процесс развития экономики и лежащий в его основе научно-технический прогресс при периодической смене мирохозяйственных укладов связан с приведением макроэкономической политики в соответствие с новыми технологическими траекториями и институтами воспроизводства экономики, формированием политики опережающего развития российской экономики [4]. Необходимо обеспечить распространение технологий, имеющихся у передовых российских фирм, на всю страну и ускорить переход к инновационному развитию [5]. В свою очередь технологические инновации требуют значительных капиталообразующих инвестиций, в отличие от регулирования неравенства доходов и налогообложения физических лиц, что актуально для российской экономики с сырьевой доминантой ее структуры.
Для оценки чувства несправедливости по отношению к распределению доходов, в том числе уровня бедности различных групп населения и неравенства их денежных доходов [6], активно применяется индекс Джини Коррадо Джини 1884—1965 гг. Статистическое значение показателя находится в диапазоне от нуля до единицы. Чем меньше значение индекса Джини, тем более равномерно распределяются благосостояние государства и доходы граждан и, соответственно, ниже социальное и имущественное неравенство населения [7 — 12]. Оптимальным показателем индекса Джини для стран является значение от 0,25 до 0,26. Критический предел дифференциации доходов составляет значение этого показателя в диапазоне 0,41—0,42. В Европейском союзе средний показатель индекса Джини для всех стран в 2016 г. Среди европейских государств такие страны, как Швеция, Норвегия, Дания, Чехия и Словения, имели более низкий индекс Джини — в пределах 0,2 до 0,3. В этих странах национальное благосостояние распределяется наиболее равномерно между различными стратами общества, хотя существуют высшие, средние и низшие слои общества, обладающие своей спецификой доходов, форм собственности и социальной поддержкой государства [7].
В качестве одного из способов обеспечения равномерности распределения доходов называют изменения в системе налогообложения граждан, в частности введение прогрессивных ставок налога на доходы физических лиц НДФЛ. Единая ставка НДФЛ, существующая в России, приводит к тому, что бедные становятся еще беднее, а богатые продолжают увеличивать свое состояние. В основе прогрессивной шкалы НДФЛ — система налогообложения, построенная на принципе увеличения налоговых ставок в зависимости от роста уровня облагаемого дохода налогоплательщика, а единой плоской — на взимании налога по единой ставке при любом уровне дохода. Адепты единой ставки НДФЛ утверждают, что если физические лица смогут сохранить большую часть высокого дохода, то они будут более мотивированы к труду, стимулируя тем самым экономический рост. Следовательно, единая ставка НДФЛ должна способствовать улучшению бизнес-климата. Огрехи единой ставки НДФЛ российское правительство с лихвой компенсирует налогами на имущество физических лиц и земельным налогом. Тем самым демотивируя физических лиц на потребление и капиталообразующие инвестиции, то есть в новое строительство, расширение, реконструкцию, техническое перевооружение и поддержание производств. Наряду с налогом на имущество физических лиц и земельным налогом повышается налог на добавленную стоимость, что также снижает потребительские возможности российского населения.
Развивающиеся страны все больше сталкиваются с высоким уровнем неравенства доходов и налогов на потребление [13].
В каждой стране, которая попала под исследование, индекс выведен в разные годы: к примеру, в Китае расчет проводился в 2016 году, а в России — в 2012. Удобство расчетов Если применять коэффициент, соблюдая все правила, можно определить реальный уровень неравенства в доходах и других экономических показателях разных государств мира. 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 каких странах самый большой уровень неравенства 90 В десятку стран с самым большим неравенством дохода среди населения регулярно входят государства, расположенные на территории Африки, однако есть и страны из Латинской Америки. Тройку «лидеров» замыкает Суринам — небольшое государство в Южной Америке.
Пятое место в рейтинге досталось маленькому островному государству с названием Сан-Томе и Принсипи. Здесь индекс Джини достиг 56? Самый низкий индекс Джини в мире Рейтинг лидеров возглавляют европейские государства: Золотая медаль достается Словении, где индекс Джини в 2017 году составил всего 24.
Такая неравномерность возникает в распределении доходов по группам населения, трудовых ресурсов по регионам страны, активов по кредитным организациям и т. Расчёт коэффициента Джини базируется на использовании кривой концентрации кривая Лоренца. Для её построения необходимо иметь 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 пять групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими.
А вот бедные и медленно развивающиеся страны, к сожалению, демонстрируют обратную тенденцию. Естественно, чтобы отслеживать этот параметр, нужно найти это число и контролировать его изменение ежегодно. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. Делается это следующим образом: Строится прямая Лоренца на основе собранных статистических данных. Затем рассчитывается коэффициент. Он берется, как отношение площади образованной фигуры к площади треугольника, отображающей прямую равенства. Фактически ищут 2 площади. Если они будут идентичны, то коэффициент Джини будет равен нулю и означать полное равенство между всеми группами населения.
Ресурсы ЕАЭС
- Что такое коэффициент / индекс Джини?
- World Development Indicators | DataBank
- Коэффициент джини в России
- Навигация по записям
- Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
- Algeria - GINI index (World Bank estimate)
Human Development Insights
По данным Всемирного банка ,. Экономисты считают, что COVID-19 вызвал ежегодное увеличение коэффициента Джини на 1,2—1,9 процентных пункта в 2020 и 2021 годах. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини по доходам для каждой страны, для которой CIA World Factbook предоставляет данные: Некоторые из беднейших стран мира имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини, в то время как многие из самых низких коэффициентов Джини встречаются в более богатых европейских странах. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и со временем эта взаимосвязь менялась. Майкл Моатсос из Утрехтского университета и Джори Батен из Тюбингенского университета показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство немного росло, а затем уменьшалось по мере роста ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство имело тенденцию снижаться по мере того, как ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снижалось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко возрастало.
Ограничения индекса Джини Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от надежных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, представляет большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и находится в нижней части распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс Джини измеренных доходов будет завышать истинное неравенство доходов. Точные данные о богатстве получить еще труднее из-за популярности налоговых убежищ.
Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини.
В первой деревне все жители зарабатывают одинаково — 10 рублей в год, во второй деревне распределение дохода иное: 3 человека зарабатывают по 5 рублей, 4 человека — по 10 рублей и 3 человека по 15 рублей. И в третьей деревне 7 человек получают 1 рубль в год, 1 человек — 10 рублей, 1 человек — 33 рубля и один человек — 50 рублей.
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.
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.
Он сильно зависит от Южной Африки в плане финансовой помощи. В то время как большая часть населения страны работает на шахтах в Южной Африке, остальная часть населения занимается сельским хозяйством. Лесото является восьмой страной с самым неравным распределением доходов среди граждан с индексом Джини 54, 2. Белиз Белиз - независимая центральноамериканская нация. Белиз с населением всего 387 890 человек является одной из наименее населенных стран Центральной Америки. Благодаря живописному прибрежному региону в Белизе, жизненно важным источником дохода страны является туризм. Страна также экспортирует сельскохозяйственную продукцию, а также нефть и нефть.
Основная проблема страны - незаконный оборот наркотиков и финансовые преступления, такие как отмывание денег. В результате незаконных операций в Белизе, это одна из стран в черном списке США. Белиз имеет наиболее неравное распределение ресурсов, занимая девятое место в списке стран с неравным распределением доходов. Индекс Джини составляет 53, 3. Свазиленд Свазиленд является независимым государством в южном регионе Африки.
Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства. Доход от экономической деятельности на черном рынке не включен и является предметом текущих экономических исследований.
Уровень инфляции
One important difference is that, while zero consumption is not a feasible value — people must consume something to survive — a zero income is a feasible value. A common example here is retired people who are using their savings: they may have a very low, or even zero, income, but still have a high level of consumption. 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.
Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини. Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода. Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см.
Разбираемся, что там у китайцев — по материалам Russian Economic Challenge 2018. В Китае, который считается крупнейшей экономикой мира, живёт полтора миллиарда человек. Расслоение и бедность По разным оценкам, индекс Джини в Китае достигает 52—53 пунктов. По данным Азиатского банка развития, это самый высокий показатель неравенства в Азии. Ещё в 1980-м году индекс Джини в Китае был около 30. С тех пор, вслед за стремительным ростом китайской экономики, сильно росло и неравенство. Китай обогнал по этому показателю США только в 2003 году. Для сравнения, индекс Джини в России в 2016 году был 42. Государство ставит задачу сократить количество бедных к концу 2018 года на 10 млн, после чего останется 27 млн остро нуждающихся. Источник: World Bank 2017. World Databank.
А для среднего класса, живущего от зарплаты до зарплаты, их намерения играют ключевую роль. Почему и как бороться с неравенством Широко распространено мнение, что высокий уровень неравенства препятствует «подъему общества», тормозит экономическое развитие и угрожает социальной стабильности хотя это не доказано. Однако неоспоримым является тот факт, что экономическое неравенство порождает недовольство среди беднейших слоев общества. Очевидно, что правительства должны обратиться к этим группам и принять меры по борьбе с неравенством. Наиболее эффективными мерами являются: бесплатное медицинское обслуживание и образование; пособия для малообеспеченных групп населения; развитие инфраструктуры в селах дороги, электрификация, газификация и т. Нужно ли нам бороться с неравенством? Существует также мнение, что с неравенством не нужно бороться, потому что люди реагируют на неравенство не так сильно, как на несправедливость. Стоит понимать, что неравенство и несправедливость — это разные понятия. 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.
Индекс Джини: новые горизонты применения
Lists of Gini coefficient by country as calculated by the World Bank and by the World Income Inequality Database, UNU-WIDER UN University, World Institute for Development Economics Research, for the period 1960 to 2011. Иногда используется процентное представление этого коэффициента, называемое индексом Джини (значение варьируется от 0% до 100%). GINI — индекс Джини. >100k — доля взрослых (в процентах), состояние которых не менее $100 тыс. страна.
Коэффициент Джини |
Так, например, в практике статистики при изучении дифференциации населения по доходам выделяют пять групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими. Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации.
Когда вы видите коэффициент, вы не знаете, на основании какого количества групп он рассчитывался — чем меньше групп, тем больше коэффициент. Кроме того, для плановой экономики этот коэффициент не применим. Выводы Коэффициент или индекс Джини — это число, показывающее распределение доходов населения.
Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации. Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу и являющейся линией равномерного распределения.
The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics". The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other.
The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance".