Филипп Монфор показал, что использование непоследовательной или неопределенной детализации ограничивает полезность измерений коэффициента Джини. Отдельное значение — коэффициент Джини — показывает индекс концентрации доходов. Коэффициент концентрации Джини (G) используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]. 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. В 2022 году был зафиксирован его минимум, а | Вступай в группу Новости РБК в Одноклассниках.
Информация
- Машинное обучение
- Вы точно человек?
- Коэффициент Джини
- Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства)
- Мы в соц сетях
Коэффициент Джини: формула неравенства
Такой график называется линией абсолютного равенства. Однако в мире не бывает подобной ситуации. Одни люди богаче, другие — беднее, поэтому доли дохода не соразмерны долям общества. Тогда кривая будет отклоняться в сторону оси Х. И чем больше неравенства в стране, тем более вогнутой будет кривая. Рис 1. Кривая Лоренца Рис 1. Кривая Лоренца Государство часто пытается выровнять кривую за счёт прогрессивной ставки подоходного налога и развития социальных программ.
Так оно перераспределяет доходы внутри общества, чтобы снизить экономическое неравенство. Чтобы получить коэффициент Джини, надо: Посчитать площадь фигуры Т , которая образована линией абсолютного равенства и кривой Лоренца. Посчитать площадь треугольника OFE. Разделить площадь Т на площадь OFE. Если доходы распределены равномерно, то показатель будет равен 0, если всё принадлежит одному человеку, то — 1. В целом чем ниже коэффициент Джини, тем лучше, тем меньше в стране экономическое неравенство. В 1991 году коэффициент Джини равнялся 0,26, а в 1993 году после перехода к рыночному механизму регулирования экономики — уже 0,498.
Однако в реальности он, вероятно, был ещё выше, потому что в то время большую часть доходов не декларировали. 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.
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. Чем сильнее концентрация изучаемого признака, тем заметнее кривая Лоренца отклоняется вниз от линии равномерного распределения, и наоборот, чем слабее концентрация, тем ближе будет кривая к прямой.
Низкий показатель коэффициента Джини не означает богатства или бедности выборки в целом, а лишь низкую разницу между самыми богатыми и самыми бедными. То же самое, но с противоположной стороны, относится и к высокому показателю. По последним данным , Россия занимает примерно среднее значение по этому показателю среди стран мира.
Такой подход позволяет придать значимость признаку в формате числа WOE-вес и включить его в набор факторов для обучения модели прогнозирования. Важно, чтобы значения показателей были ранжированы, где А — лучшее значение, B — хорошее значение, С — удовлетворительное значение и т.
WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений. Для прогнозирования использую логистическую модель. Запишу факторы в отдельный лист для удобства. Однако, в ходе анализа модели было предложено рассмотреть возможность добавления нового фактора — F18.
Из Википедии — свободной энциклопедии
- Индекс Джини в 1980–2022 годах
- Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
- Коэффициент Джини - индекс концентрации доходов — Тюлягин
- Кривая Лоренца
Как рассчитать коэффициент Джини в Excel (с примером)
А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. Насколько равномерно происходил рост богатства швейцарцев показывает так называемый «коэффициент Джини» (Gini-Koeffizienten). В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. Как указывает автор, коэффициент Джини лишь один из многих измерителей неравенства, и сказанное относительно коэффициента Джини в равной мере относится и к остальным, близким по содержанию показателям (например, к индексам Тейла, Аткинсона, Херфиналя-Хиршмана. Первой с конца является Южно-Африканская Республика – коэффициент Джини здесь достиг 63%. Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини, предложившего эту статистическую модель.
Ответственный за раздел
- Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
- Коэффициент Джини: все ли равны?
- Коэффициент Джини (распределение дохода)
- Индекс концентрации Джини - Студенческий научный форум
- Как рассчитывать коэффициент Джини
- Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
Коэффициент Джини: формула неравенства
Филипп Монфор показал, что использование непоследовательной или неопределенной детализации ограничивает полезность измерений коэффициента Джини. «Коэффициент Джини – это показатель степени неравенства в доходах, который принимает значения от 0 до 1, где 0 – абсолютное равенство и 1 – абсолютное неравенство». Кроме того, коэффициент Джини используется для анализа распределения богатства в стране, но не показывает ее общий доход. Коэффициент Джини (0÷1), индекс Джини (0÷100 %) < 0.25 0.25–0.29 0.30–0.34 0.35–0.39 0.40–0.44 0.45–0.49 0.50–0.54 0.55–0.59 ≥ 0.60 нет данных Индекс Джини равен отношению закрашенной площади к площади треугольника под прямой Коэффициент Джини.
Индекс Джини
При этом стремительный рост пришелся на пять лет - с 1995 по 2000 год, когда разрыв увеличился со 118 раз до 371 раза. В России наибольший рост разрыва зарплат пришелся примерно на тот же период - 1991-1994годы, когда страна перешла на рыночную модель экономики, отмечает доктор экономических наук директор Института психолого-экономических исследований Александр Неверов. Одна из причин этого явления - институты, которые позволяют богатым людям наращивать свои доходы. К плюсам такой системы можно отнести появление "компаний-единорогов" с миллиардными оборотами, таких как Apple, Google, Microsoft, Amazon, рассказывает Аникин. Но оборотной стороной становится экстремальное неравенство, когда доход руководителя компании в сотни раз отличается от зарплаты его самого низкооплачиваемого подчиненного. Экстремальное неравенство наносит серьезный урон экономике, констатирует Аникин. Экстремальное неравенство искажает мотивы трудовой деятельности. Люди склонны к поиску быстрых социальных лифтов, а не к долгосрочным инвестициям в образование и навыки. В то же время статистика Росстата свидетельствует, что в России разрыв заработных плат неуклонно снижается. Средняя зарплата по 10-процентным группам работников показывает, что в 2021 году зарплаты наиболее низкооплачиваемых сотрудников были в 13,5 раз ниже зарплаты наиболее высокооплачиваемых сотрудников.
Дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей. Может быть использован для сравнения распределения признака дохода между различными совокупностями например, разными странами. При этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран. Может быть использован для сравнения распределения признака дохода по разным группам населения например, коэффициент Джини для сельского населения и коэффициент Джини для городского населения. Позволяет отслеживать динамику неравномерности распределения признака дохода в совокупности на разных этапах.
В итоге мы создали три столбца: первый — рейтинг риска от 1 до 10, второй — сумма денег, которую претендовала группа полисов в одной модели, и второй столбец — то же самое, но результат второго модель. Итак, кадр данных выглядит так: Следующий код генерирует область, которая будет отображаться на кривой Лоренца для каждого результата модели. Теперь в DataFrame добавлены столбцы.
Выводы: С точки зрения примера, индекс Джини показывает, что модель A лучше с точки зрения результатов, чем модель B. Вы также можете видеть на кривой Лоренца, что модель A предсказывает более высокую группу риска, больше денег, чем модель B. И, конечно же, коэффициент площади модели А больше коэффициента модели В, а значит, дисперсия фактический рейтинг модели при прогнозировании рискованной политики лучше. Индекс Джини с кривой Лоренца также может быть эффективен при сравнении результатов двух моделей.
Недостатки коэффициента Джини В разделе не хватает ссылок на источники см. Так, чем на большее количество групп поделена одна и та же совокупность больше квантилей , тем выше для неё значение коэффициента Джини. Коэффициент Джини не учитывает источник дохода, то есть для определённой географической единицы страны, региона и т. Метод кривой Лоренца и коэффициента Джини в деле исследования неравномерности распределения доходов среди населения имеет дело только с денежными доходами, меж тем некоторым работникам заработную плату выдают в виде продуктов питания и т.
Различия в методах сбора статистических данных для вычисления коэффициента Джини приводят к затруднениям или даже невозможности в сопоставлении полученных коэффициентов. Коэффициент Джини отчасти неадекватен для плановых экономик, где распределение ресурсов зависит не только от доходов, но и от лояльности к государству партии.
Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
В 2023 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) составил 0,403, сообщил Росстат. показателе расслоения общества. Коэффициент Джини открывает глаза и показывает социально-финансовые диспропорции внутри страны и по миру.
Коэффициент Джини: все ли равны?
Вот как он изменялся с 2013 года: 32 На душу населения в тыс. И это явственно ощущается многими. Россияне в целом не согласны с расчётами Росстата — люди относят к бедным тех, чей месячный доход на человека меньше 15 500 рублей. Минимальный доход, по их мнению, зависит от размера населенного пункта: 32 На душу населения в тыс. Это 43 млн человек. В России количество бедных различается по регионам. Оценить уровень жизни человека можно и по расходам на питание. Чем они меньше, тем больше остаётся свободных средств на образование, инвестиции или организацию бизнеса. Исследователи Государственного университета Вашингтона посчитали, какой процент дохода люди расходуют на еду в мире: Рис.
Доля трат на продукты по странам мира. Деньги притягивают деньги, поэтому, как ни грустно это звучит, то, где мы окажемся в будущем, зависит от стартовых условий, которые были у нас в прошлом. За 2018 год самые крупные состояния увеличились на 900 млрд долларов, то есть богатейшие люди планеты ежедневно зарабатывали 2,5 млрд долларов. Количество миллиардеров тоже выросло, и сегодня их больше двух тысяч человек. Количество миллиардеров по странам мира. Сегодня в мире 3,8 млрд бедных людей. Их общее состояние равно богатству 26 миллиардеров. Богатые увеличивают состояние намного быстрее, потому что его рост зависит от размера капитала.
Они внесли 500 тысяч и миллион рублей соответственно. Через 10 лет у одного будет 900 тысяч, а другого 1,8 млн. И хотя соотношение их капиталов осталось прежним, разница в деньгах составляет почти миллион. Представим, что депозит открыл ещё и Сережа с первоначальным взносом 10 млн рублей. Через 10 лет у него будет уже 18 млн, и экономическая пропасть между приятелями ещё больше увеличится.
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. Идея следующая: вместо ранжирования населения по уровню дохода, мы ранжируем предсказанные вероятности модели по убыванию и подставляем в формулу кумулятивную долю истинных значений целевой переменной, соответствующих предсказанным вероятностям. Иными словами, сортируем таблицу по строке «Predict» и считаем кумулятивную долю классов вместо кумулятивной доли доходов. Код на Python from scipy. Мало это или много? Насколько точен алгоритм? Без знания точного значения коэффициента для идеального алгоритма мы не можем сказать о нашей модели ничего.
Информация должна быть проверяема , иначе она может быть удалена. Вы можете отредактировать статью, добавив ссылки на авторитетные источники в виде сносок. Дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей. Может быть использован для сравнения распределения признака дохода между различными совокупностями например, разными странами. При этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF Коэффициент Джини индекс Джини — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку к примеру, по уровню годового дохода — наиболее частое применение, особенно при современных экономических расчётах [4, с 54]. В силу значимости получаемых на основе коэффициента оценок, он активно рассчитывается, дискутируется и используется для разного уровня выводов. Он имеет ряд преимуществ, которые стоит отметить: позволяет сравнивать распределение признака в совокупностях с различным числом единиц например, регионы с разной численностью населения ; дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей; может использоваться для сравнения распределения признака между различными совокупностями например, разными странами , при этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран; может использоваться для сравнения распределения признака по разным группам населения например, для сельского населения и городского населения ; позволяет отследить динамику неравномерности распределения признака в совокупности на разных этапах; анонимность, то есть нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально [3]. Методы расчета коэффициента Джини. Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический. Рассмотрим каждый подробнее.