Коэффициент концентрации Джини (G) используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89].

Коэффициент Джини имеет числовое значение от 0 до 1, где ноль означает полное равенство, то есть все люди получают одинаково. Коэффициент Джини определяется как отношение площади фигуры, расположенной под кривой Лоренца, к площади треугольника ODC. Коэффициент Джини определяется как отношение площади фигуры, расположенной под кривой Лоренца, к площади треугольника ODC.

Gini Coefficient

World Development Indicators (WDI) is the primary World Bank collection of development indicators, compiled from officially recognized international sources. It presents the most current and accurate global development data available, and includes national, regional and global estimates. [Note: Even. Коэффициент Джини, который используется для измерения неравенства, показывает, что разрыв между богатыми и бедными слоями населения становится все больше. 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). Насколько равномерно происходил рост богатства швейцарцев показывает так называемый «коэффициент Джини» (Gini-Koeffizienten).

Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства

За два года общество сильно расслоилось: появились богатые люди и бедные. Сейчас индекс Джини в России равен 0,417 последние данные на начало 2018 года. Данные Росстата, Всемирного банка и других организаций обычно отличаются. Вот как он изменялся: 32 Источник данных. Всемирный банк посчитал индекс Джини в России по-другому: по его данным он снижается с 1996 года и составляет 0,377 последние данные на 2015 год. Динамика коэффициента Джини, 1996-2015 года. В других странах индекс Джини такой источник : Рис. Индекс Джини в странах мира данные на 2016 год.

Однако следует помнить, что низкий показатель говорит не о богатстве общества, а о равномерном распределении доходов. Экономисты считают , что коэффициент Джини не должен быть выше значения 0,3-0,4. Когда индекс больше, в стране существует высокое неравенство. 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.

Значения выше 1 теоретически возможны из-за отрицательного дохода или богатства. Понимание индекса Джини Страна, в которой все жители имеют одинаковый доход, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 0. И наоборот, страна, в которой один житель получает весь доход, а все остальные ничего не зарабатывают, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 1.

Тот же анализ можно применить к распределению богатства «коэффициент Джини богатства» , но поскольку богатство измерить труднее, чем доход, коэффициенты Джини обычно относятся к доходу и появляются просто как «коэффициент Джини» или «индекс Джини», без указав, что они относятся к доходам. Коэффициент Джини для богатства, как правило, намного выше, чем для дохода. Коэффициент Джини является важным инструментом для анализа распределения дохода или богатства в стране или регионе, но его не следует путать с абсолютным измерением дохода или богатства.

Страна с высоким доходом и страна с низким доходом могут иметь одинаковый коэффициент Джини, если доходы распределяются одинаково внутри каждой из них: например, в Турции и США коэффициент Джини дохода составляет около 0,39—0,40, согласно Организация экономического сотрудничества и развития ОЭСР ,. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представляется графически в виде кривой Лоренца ,. Коэффициент Джини равен площади под линией совершенного равенства 0,5 по определению минус площадь под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией совершенного равенства.

Другими словами, это удвоенная площадь между кривой Лоренца и линией идеального равенства. Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2. Вычитая эту цифру из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которую затем делим на 0,5.

Другой способ представить коэффициент Джини как меру отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально ровной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем менее равноправным является общество.

Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2. Вычитая это число из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которое затем делим на 0,5. Эта цифра представляет собой чрезвычайно высокое неравенство. Другой способ восприятия коэффициента Джини — это показатель отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально равной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем меньше равноправия в обществе.

В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия. Коэффициент Джини в мире Глобальный Джини По оценкам Кристофа Лакнера из Всемирного банка и Бранко Милановича из Городского университета Нью-Йорка, коэффициент Джини для глобального дохода составлял 0,705 в 2008 году по сравнению с 0,722 в 1988 году. Однако цифры значительно различаются. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. Книга Лакнера и Милановича показывает снижение неравенства примерно в начале 21 века, как и книга Бургиньона 2015 года: Источник: Всемирный банк. Экономический рост в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе во многом стал причиной недавнего снижения неравенства доходов. В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло.

Коэффициент Джини для стран мира Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, данные по которой представлены Всемирным Банком: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , в то время как многие из самых богатых Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и эта взаимосвязь менялась с течением времени.

Коэффициент Джини — это отношение площади этой фигуры к площади треугольника, образованного осью X, линией «абсолютного равенства» и вертикальной линией на отметке 100 по оси X. В результате мы получим значение от 0 до 1.

Где 0 — абсолютное равенство, а 1 — абсолютное неравенство когда все доходы принадлежат одному человеку. Если считать по квинтилям, то единицу мы не получим даже в теории, но при разбиении оси X на количество граждан такая ситуация возможна теоретически, если всё принадлежит кому-то одному из представителей данного общества и то, коэффициент всё равно на какие-то миллионные доли будет меньше 1. То есть, чем меньше значение этого коэффициента, тем меньше будет неравенство. Индекс Джини — это тот же Коэффициент Джини, но выраженный в процентах.

Значение индекса находится в пределах от 0 до 100. Децильный коэффициент Помимо Коэффициента Джини есть и другие коэффициенты, отражающие неравенство в обществе. Так, популярностью пользуется также Децильный коэффициент. Дециль — это десятая часть.

Например, в офисе трудятся 100 работников от уборщиц до генерального директора. Первый дециль самые низкооплачиваемые сотрудники зарабатывает 200 000 рублей в месяц на всех. А десятый дециль — 2 миллиона рублей на всех. Делим 2 миллиона на 200 тысяч, получаем коэффициент равный 10.

Это показатель неравенства в данном офисе. И чем он меньше — тем меньше неравенство. Преимущество данного коэффициента в том, что его легче посчитать. Но не всегда он точно отражает ситуацию с неравенством.

Есть 2 офиса, в каждом по 100 сотрудников, децильный коэффициент составляет 10.

Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен

В таких странах правящая элита перераспределяет общественные блага в свою пользу. В реальной жизни трудно назвать страну, в которой мы смогли бы четко отследить действие какого-либо одного из вышеназванных принципов. Обычно они по-разному сочетаются в том или ином виде. Однако, какой бы система распределения ни была, в любом обществе неизбежно неравенство доходов. Проблема неравенства доходов в обществе Рыночная система экономики, существующая на сегодняшний день лишь за малым исключением во всех странах мира, представляет собой механизм, который вознаграждает людей лишь по конечному результату эффективности их деятельности, то есть объективно задает существование неравенства в обществе. И ведь действительно, все люди очень отличаются друг от друга: трудолюбием, активностью, способностями, образованием, владением собственностью, склонностью к накоплению или, напротив, к потреблению.

А это значит, что они не могут одинаково работать, значит, не могут одинаково зарабатывать и одинаково жить. Что и является причинами неравенства доходов. И что же тогда? Оставлять за чертой бедности немалую часть населения? По принципу «пусть выживают, как могут»?

Полезно ли ЭТО для общества? Очевидно, что нет. Также очевидно, что без вмешательства государства здесь не обойтись.

К примеру, в регионах с различной численностью либо между странами. Скорректировать данные по ВВП и среднедушевому доходу. Проследить динамику неравномерного рассредоточения изучаемого признака. Сопоставить также разделение рассматриваемого признака по разнородным группам населения к примеру, для сельчан и горожан.

Одним из несомненных достоинств Gini coefficient признается его анонимность. О чьих доходах идет речь, остается неизвестным, т. Недостатки коэффициента Джини Как и все статистические показатели, Gini coefficient не может дать полноценную объективную оценку картины неравенства доходов. Коэффициент имеет следующие минусы: Распределение совокупностей по группам производится без описания этих группировок. Неизвестно, на какие именно составляющие, значения поделена совокупность. Коэффициент «подается» без этих описаний. И чем больше таких групп, тем выше его значение.

Gini coefficien «опускает» источник доходов для страны региона и т. По факту его значение может быть низким. В то же время часть граждан зарабатывает деньги тяжелым «каторжным» трудом, а часть — получает доход от собственности. Таким образом они получают 5-процентный доход, которые большинство граждан зарабатывают своим трудом. Для расчета Gini coefficien требуются определенные данные по статистике.

ПМ — минимально допустимая материальная обеспеченность на человека в стране регионе. ПМ привязывается к минимальному набору продовольственных, непродовольственных товаров, услуг. По РФ: в 2018 г. По данным Росстата на 2019 г. Оценка уровня жизни производится также по потребительским тратам, а также по тратам на продукты питания.

Между тем состоятельные граждане тратят больше на питание, чем бедные, раз в пять. Но чем меньше денег идет на питание, тем больше остается денег на остальные нужды, на образование, открытие бизнеса и др. По данным Росстата потребительские траты богатых выше в 3 раза, чем у средних слоев населения. А у бедных — в 5 раз меньше, чем у средних. Естественно, из расчета на одного человека. Далее, если рассматривать эти общие расходы по-отдельности, то получится следующее. Богатые, по сравнению с бедными, тратят больше в 5 раз на питание, в 12 раз — на одежду, 20 раз — на медицину. Возможно ли из бедного превратится в богатого Если исходить из статистики, то можно заметить некоторые неутешительные тенденции. Бедные становятся еще беднее, им труднее зарабатывать и приумножать свой капитал, чем богатым. Между тем количество миллиардеров растет и это тоже факт.

У богатых денег больше, соответственно, и возможностей больше.

Для каждой деревни рассчитаем коэффициент Джини и построим кривую Лоренца. Представим исходные данные по деревням в виде таблицы и сразу рассчитаем и для наглядности: Код на Python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib. Ещё один немаловажный момент. Давайте мысленно закрепим концы кривой в точках и и начнем изменять её форму.

Вполне очевидно, что площадь фигуры не изменится, но тем самым мы переводим членов общества из «среднего класса» в бедные или богатые при этом не меняя соотношения доходов между классами. Возьмем для примера десять человек со следующим доходом: Теперь к человеку с доходом «20» применим метод Шарикова «Отобрать и поделить! В этом случае коэффициент Джини не изменится и останется равным 0,772, мы просто притянули «закрепленную» кривую Лоренца к оси абсцисс и изменили её форму: 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.

Индекс Джини

Коэффициент Джини - индекс концентрации доходов — Тюлягин
Help/Feedback
Силуанов допустил рост экономики по итогам 2023 года выше 2,5%
Как рассчитывать коэффициент Джини

Кривая Лоренца

Коэффициент Джини. В России, Китае и США коэффициент Джини средний и примерно равен 0,4. В Бразилии и ЮАР самый высокий — 0,6. В Японии, Швеции и Словении низкий — 0,25. Коэффициент Джини может принимать значения от 0 до 1. Чем ближе коэффициент Джини к нулю, тем меньше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены более равномерно. Данные официальной статистики опери-руют также и другими характеристиками дифференциации доходов, среди которых – децильный коэффициент фондов и ин-декс Джини. Коэффициент Джини может использоваться для выявления уровня неравенства по накопленному богатству. Значение коэффициента Джини для этих стран стабильно удерживается в диапазоне 0,25-0,3.

В России зафиксирован рост доходного неравенства

Полный вариант пособия я использую на занятиях с моими учениками. На контент, содержащийся в данном пособии, установлено правообладание. Попытки его копирования и использования без указания ссылок на автора будут преследоваться в соответствии с законодательством РФ и политикой поисковиков см. Построение кривой Лоренца удобнее всего рассмотреть на следующем примере: Представим экономику, состоящую из 3-х агентов: А, B, C. Доход агента А составляет 200 единиц, доход агента В составляет 300 единиц, доход агента С составляет 500 единиц. Для построения кривой Лоренца найдем доли индивидов в общем доходе. Общий доход составляет 1000.

Затем включим в анализ более богатого индивида — индивида В. Далее включим в анализ еще более богатого индивида С. Отметим полученные результаты на графике: Линия, соединяющая левую нижнюю точку и правую верхнюю точку графика, называется линией равномерного распределения доходов. Это гипотетическая линия, которая показывает, что было бы, если доходы в экономике распределяются равномерно. При неравномерном распределении доходов кривая Лоренца лежит левее этой линии, причем чем больше степень неравенства, тем сильнее изгиб кривой Лоренца. А чем ниже степень неравенства, тем более она приближена к линии абсолютного равенства.

В нашем случае кривая Лоренца выглядит как кусочно-линейный график. Это получилось так, потому что в нашем анализе мы выделили только три группы населения. С ростом числа рассматриваемых групп населения кривая Лоренца будет выглядеть следующим образом: Кривая Лоренца позволяет судить о степени неравенства доходов в экономике о ее изгибу. Для количественного измерения степени неравенства дохода по кривой Лоренца существует специальный коэффициент — коэффициент Джини. Коэффициент Джини равен отношению площади фигуры, ограниченной прямой абсолютного равенства и кривой Лоренца, к площади всего треугольника под кривой Лоренца. Чем ближе коэффициент Джини к нулю, тем меньше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены более равномерно.

Чем ближе коэффициент Джини к единице, тем больше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены менее равномерно. Рассчитаем коэффициент Джини для нашего примера с тремя индивидами. Площадь внутренней фигуры D быстрее всего можно посчитать путем вычитания из площади большого треугольника площади фигур А, В и С. В этом случае коэффициент Джини будет равен: Частный случай кривой Лоренца и коэффициента Джини: попарное сравнение. Материалы данного раздела не публикуются на сайте, а доступны в полной версии данного пособия, которое я использую на занятиях с учениками. Как известно, любой статистический показатель имеет свои изъяны.

Так же как и по показателю ВВП нельзя судить об уровне благосостояния экономики, и коэффициент Джини и другие показатели степени неравенства не могут дать в полной мере объективную картину степени неравенства доходов в экономике. Это происходит по нескольким причинам: Во-первых, уровень дохода индивидов не является постоянным и может резко изменяться с течением времени. Доходы молодых людей, которые только что закончили университет, как правило, являются минимальными, и затем начинают расти по мере того, как человек набирается опыта и наращивает человеческий капитал. Доходы людей, как правило, достигают пика между 40 и 50 годами, и затем резко снижаются, когда человек уходит на пенсию. Э то явление называется в экономике жизненным циклом. Но человек имеет возможность компенсировать различие в доходах на разных этапах жизненного цикла с помощью финансового рынка — беря кредиты или делая сбережения.

Так, молодые люди, находящиеся в самом начале жизненного цикла, охотно берут кредиты на образование или ипотечные кредиты. Люди, которые находятся ближе к окончанию экономического жизненного цикла, активно делают сбережения.

Недостатки коэффициента Джини Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах. 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.

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. Эта статья не ставит перед собой целью подробно остановиться на практическом применении статистики в той или иной области. На эту тему написаны многие книги, мы лишь кратко пробежимся по этой теме.

Кредитный скоринг По всему миру банки ежедневно получают тысячи заявок на выдачу кредита. Разумеется, необходимо как-то оценивать риски того, что клиент может просто-напросто не вернуть кредит, поэтому разрабатываются предиктивные модели, оценивающие по признаковому пространству вероятность того, что клиент не выплатит кредит, и эти модели в первую очередь надо как-то оценивать и, если модель удачная, то выбирать оптимальный порог threshold вероятности. Выбор оптимального порога определяется политикой банка. Задача анализа при подборе порога — минимизировать риск упущенной выгоды, связанной с отказом в выдаче кредита. 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.

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. Социальные и политические факторы Социальные и политические факторы также могут оказывать влияние на неравенство доходов. Например, наличие социальных программ и государственной поддержки может помочь снизить неравенство доходов, предоставляя бедным и уязвимым группам населения доступ к основным услугам и возможностям. В то же время, политические реформы и изменения в экономической политике могут также влиять на неравенство доходов, создавая новые возможности или ограничивая доступ к ресурсам и возможностям. В целом, неравенство доходов в России является сложным и многогранным явлением, которое обусловлено различными факторами. Понимание этих факторов помогает нам лучше понять причины и последствия неравенства доходов и разработать эффективные меры для его снижения. Последствия неравенства доходов в России Неравенство доходов в России имеет серьезные последствия для общества и экономики. Вот некоторые из них: Социальные проблемы Неравенство доходов может привести к социальным проблемам, таким как бедность, безработица и социальное неравенство. Люди с низкими доходами могут испытывать трудности в доступе к основным услугам, таким как образование, здравоохранение и жилье. Это может привести к ухудшению качества жизни и увеличению социального неравенства. Экономические последствия Неравенство доходов может оказывать негативное влияние на экономику. Когда большая часть доходов сосредоточена у небольшой группы людей, это может привести к снижению потребительского спроса и ограничению рынка для товаров и услуг. Это может замедлить экономический рост и развитие страны.

Related research and writing

Машинное обучение
Telegram: Contact @newsturkru
Маленький статистический ликбез - коэффициент неравенства доходов Джини | Пикабу
Индекс Джини в странах мира

В России вырос уровень доходного неравенства

Представим исходные данные по деревням в виде таблицы и сразу рассчитаем и для наглядности: Код на Python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib. Ещё один немаловажный момент. Давайте мысленно закрепим концы кривой в точках и и начнем изменять её форму. Вполне очевидно, что площадь фигуры не изменится, но тем самым мы переводим членов общества из «среднего класса» в бедные или богатые при этом не меняя соотношения доходов между классами. Возьмем для примера десять человек со следующим доходом: Теперь к человеку с доходом »20» применим метод Шарикова «Отобрать и поделить! В этом случае коэффициент Джини не изменится и останется равным 0,772, мы просто притянули «закрепленную» кривую Лоренца к оси абсцисс и изменили её форму: 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.

Коэффициент Джини — важный инструмент для анализа распределения доходов или богатства в стране или регионе, но его не следует принимать за абсолютное измерение дохода или богатства. По данным ОЭСР , в стране с высоким и низким уровнем доходов может быть один и тот же коэффициент Джини, если доходы распределяются одинаково внутри каждой из них: в Турции и США в 2016 году коэффициенты Джини по доходам составляли около 0,39-0,40.

Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представляется графически через кривую Лоренца, которая показывает распределение доходов или богатства путем нанесения процентиля населения по доходу на горизонтальную ось и совокупного дохода на вертикальной оси. Коэффициент Джини равен площади под линией полного равенства 0,5 по определению за вычетом площади под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией полного равенства. Другими словами, это вдвое больше площади между кривой Лоренца и линией полного равенства. Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2.

Вычитая это число из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которое затем делим на 0,5. Эта цифра представляет собой чрезвычайно высокое неравенство. Другой способ восприятия коэффициента Джини — это показатель отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально равной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем меньше равноправия в обществе.

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.

Проблема неравенства доходов в обществе Рыночная система экономики, существующая на сегодняшний день лишь за малым исключением во всех странах мира, представляет собой механизм, который вознаграждает людей лишь по конечному результату эффективности их деятельности, то есть объективно задает существование неравенства в обществе. И ведь действительно, все люди очень отличаются друг от друга: трудолюбием, активностью, способностями, образованием, владением собственностью, склонностью к накоплению или, напротив, к потреблению.

А это значит, что они не могут одинаково работать, значит, не могут одинаково зарабатывать и одинаково жить. Что и является причинами неравенства доходов. И что же тогда?

Оставлять за чертой бедности немалую часть населения? По принципу «пусть выживают, как могут»? Полезно ли ЭТО для общества?

Очевидно, что нет. Также очевидно, что без вмешательства государства здесь не обойтись. Ведь именно государство призвано сглаживать неравенство в доходах населения, чтобы не допустить чрезмерного социального расслоения и напряжённости в обществе.

Однако чрезмерное вмешательство государства в перераспределение и выравнивание доходов заметно снижает эффективность производства, поскольку растущие налоги подавляют интерес бизнесменов к предпринимательской активности, а всевозрастающая социальная помощь бедным слоям населения снижает у них тягу к поиску работы и энергичному труду. На первый взгляд, равенство выглядит более справедливым и соблазнительным, но, как мы уже говорили, оно подрывает стимулы к труду как у «богатых», так и у «бедных», и позволяет приспосабливаться менее способным и менее трудолюбивым жить за счёт других. Рисунок 1 — Противоречие между равенством и эффективностью в рыночной экономике Сталкиваясь с этим противоречием, каждое общество должно решить для себя два главных вопроса.

В России выросла разница в доходах самых богатых и самых бедных. И еще 10 главных новостей ночи

Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. Коэффициент Джини равен площади под линией совершенного равенства (0,5 по определению) минус площадь под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией совершенного равенства. Коэффициент Джинни показывает степень отклонения фактического объема распределения доходов населения от линии их равномерного распределения.

Как рассчитать коэффициент Джини в Excel (с примером)

Он опасался за свою жизнь и «отказался выполнить приказ командира об убытии в зону проведения СВО». Его приговорили к двум с половиной годам исправительной колонии общего режима. Хамовнический районный суд Москвы арестовал на 10 суток автора блога «Заметки детского врача» Сергея Бутрия. Это произошло после его интервью Катерине Гордеевой признана Минюстом иностранным агентом.

На Coinbase резко выросло количество пользователей на фоне курса биткоина выше 60 тыс. Некоторым из них сервис « обнулил » кошельки. В компании обещают устранить ошибку.

Минздрав России зарегистрировал двухкомпонентную вакцину от коронавируса «Спутник V» с обновленным составом. В 16 российских регионах зафиксировали нехватку вакцин от кори.

Целью создания Системы является обеспечение доступа с использованием сети Интернет государственных органов, органов местного самоуправления, юридических и физических лиц к официальной статистической информации, включая метаданные, формируемой в соответствии с федеральным планом статистических работ. ЕМИСС представляет собой государственный информационный ресурс, объединяющий официальные государственные информационные статистические ресурсы, формируемые субъектами официального статистического учета в рамках реализации федерального плана статистических работ.

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. Эта статья не ставит перед собой целью подробно остановиться на практическом применении статистики в той или иной области. На эту тему написаны многие книги, мы лишь кратко пробежимся по этой теме. Кредитный скоринг По всему миру банки ежедневно получают тысячи заявок на выдачу кредита.

Существует два основных способа расчёта коэффициента Джини. Оба приводят к одним и тем же значениям, но дают нам два представления о том, что именно измеряет коэффициент Метод 1: Расчёт разницы между доходами двух человек по отношению к среднему значению Первый метод можно проиллюстрировать следующим мысленным экспериментом Представьте двух людей, случайно столкнувшихся на улице. Они сравнивают свои доходы и выясняют, насколько один из них богаче другого. Насколько большую разницу можно ожидать? Этот ожидаемый разрыв между двумя случайно выбранными людьми и измеряется коэффициентом Джини. Он рассчитывается как среднее значение разрыва между всеми парами людей в населении Если доходы распределены равномерно, то можно ожидать небольшой разрыв между доходами двух случайно выбранных людей. Там, где высокий уровень неравенства, мы можем ожидать большой разрыв Однако, если измерять этот показатель в абсолютном выражении, он также будет зависеть от богатства населения в целом. Если даже самые обеспеченные представители населения имеют низкий доход, то абсолютный разрыв между доходами людей будет маленьким. Для простоты представим, что всё население состоит из тех двух человек, встретившихся на улице.

Ваш пароль

Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Коэффициент итальянского экономиста, статиста и демографа Коррадо Джини (более известный как индекс Джини) позволяет более точно, количественно измерить степень неравномерности распределения доходов населения. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. В России по итогам 2023 года вырос показатель доходного неравенства среди граждан, так называемый "коэффициент Джини". Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Коэффициент Джини, который используется для измерения неравенства, показывает, что разрыв между богатыми и бедными слоями населения становится все больше.

Новости коэффициент джини показывает