10%, 30% населения, коэффициент Джини для распределения богатства) Россия опережает любую другую крупную страну. 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. 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. В современной России реальные показатели децильного коэффициента и коэффициента Джини установить практически невозможно.
Экономика. 10 класс
Построенные нами модели показывают группу риска и сумму требования всех полисов в них в предикации. 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.
Кроме того, для плановой экономики этот коэффициент не применим. Выводы Коэффициент или индекс Джини — это число, показывающее распределение доходов населения. Оставить ответ Ваш адрес email не будет опубликован.
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. Предположим, что всего в выборке 100 пользователей, из которых 30 вернется. Это провал кампании.
Рассмотрим график Lift Curve. Мы в плюсе. Таким образом, Lift Curve позволяет нам наилучшим образом оптимизировать нашу маркетинговую компанию. Сортировка пузырьком Коэффициент Джини имеет довольно забавную, но весьма полезную интерпретацию, с помощью которой мы его также можем легко подсчитать.
Оказывается, численно он равен: где, число перестановок, которые необходимо сделать в отранжированном списке для того, чтобы получить истинный список целевой переменной, — число перестановок для предсказаний случайного алгоритма. Напишем элементарную сортировку пузырьком и покажем это: Комбинаторно несложно подсчитать число перестановок для случайного алгоритма: Видим, что мы получили значение коэффициента, как и в рассматриваемом выше игрушечном примере. Надеюсь, статья была полезна и развеяла некоторые мифы относительно этой метрики качества. ВВП на душу населения некоторым образом подобен средней температуре по больнице — в стране может быть и огромнейшее количество бедняков, и невероятно богатых людей, и небольшая прослойка среднего класса.
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.
Предположим, что всего в выборке 100 пользователей, из которых 30 вернется. Это провал кампании. Рассмотрим график Lift Curve. Мы в плюсе.
Таким образом, Lift Curve позволяет нам наилучшим образом оптимизировать нашу маркетинговую компанию. Сортировка пузырьком Коэффициент Джини имеет довольно забавную, но весьма полезную интерпретацию, с помощью которой мы его также можем легко подсчитать. Оказывается, численно он равен: где, число перестановок, которые необходимо сделать в отранжированном списке для того, чтобы получить истинный список целевой переменной, — число перестановок для предсказаний случайного алгоритма. Напишем элементарную сортировку пузырьком и покажем это: Комбинаторно несложно подсчитать число перестановок для случайного алгоритма: Видим, что мы получили значение коэффициента, как и в рассматриваемом выше игрушечном примере.
Надеюсь, статья была полезна и развеяла некоторые мифы относительно этой метрики качества. ВВП на душу населения некоторым образом подобен средней температуре по больнице — в стране может быть и огромнейшее количество бедняков, и невероятно богатых людей, и небольшая прослойка среднего класса. То есть страна может иметь и сравнительно немалый ВВП, но тем не менее, и уровень образования, и средняя продолжительность жизни в ней будут иметь не радующие показатели. И в этой связи интересен Индекс человеческого развития.
Что такое коэффициент Джини? Коэффициент Джини варьируется между нулем и единицей. Какова ситуация с неравенством распределения доходов в мире Мы видим, что среди стран с высоким уровнем дохода есть страны с широким средним классом, например, Скандинавские страны, страны Западной Европы. В Швеции, Норвегии, Дании, Канаде относительно равномерное распределение доходов.
Большая часть обоих Америк, за исключением Канады, это страны с неравномерным распределением доходов, отмечает специальный советник генсека ООН по вопросам борьбы с бедностью, прощения долгов беднейшим странам и контроля за распространением болезней в развивающихся странах Джеффри Сакс. Также неравенство присутствует в странах Африки и большей части Юго-Восточной Азии, по сравнению, например, с Индией. Но стремительное развитие экономики, расширение разрыва между теми, кто живет в городских районах, и теми, кто живет в довольно бедной сельской местности, привело к тому, что неравенство в Китае выросло до уровня, аналогичного тому, что отмечен в Соединенных Штатах. Существуют различные пути развития.
Так, Северная Европа идет по пути сохранения социального равенства. В то же время существуют и страны с высокими доходами и высоким коэффициентом Джини, в этих странах большой разрыв между богатыми и бедными Коэффициенты Джини стран ОСЭР Причины неравенства Причин этому много: это и исторические, и географические, также важна и государственная политика. Для понимания того, чем отличаются страны в своём экономическом развитии необходимо обратить внимание на уровень экономической жизни развитых и развивающихся стран. Для этого в таблице ниже представлены доли разных стран в производстве мирового валового внутреннего продукта.
Коэффициент Джини
Индекс Джини или коэффициент Джини — это статистическая мера распределения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. Тут уместно провести параллели с коэффициентом Джини, который показывает имущественное расслоение населения. Коэффициент Джини, который используется для измерения неравенства, показывает, что разрыв между богатыми и бедными слоями населения становится все больше. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500.
Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения
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.
В других странах коэффициент сильно разнится, причем далеко не всегда это коррелирует с благополучием страны. Так, в 2015 году в Южной Корее он составлял 7,8, что считается очень хорошим показателем. Сообразно общей картине различается и коэффициент Джини по странам. В США в 2000-х и 2010-х годах показатель доходил до 0,450, а вот в Великобритании был на уровне 0,360, в Германии — 0,280. Разница очень наглядная. Еще раз доказывающая, что в России действует американская, а не европейская и тем более не восточноазиатская модель экономики.
Это тоже официальные данные Росстата, который порой склонен сглаживать реальность в угоду, например, «беспрецедентному росту зарплат». Причина роста дохода богатых и хорошо обеспеченных людей кроется отчасти в уходе экономики «в тень». Иными словами, в стране растет сектор серых зарплат, тогда как малообеспеченные граждане не получают прибавок к социальным выплатам в таком же объеме. Кроме того, богатые люди по факту оказываются куда обеспеченнее, чем могут показать коэффициенты Росстата или даже ООН. Многие из них вкладывают средства в активы за рубежом, кладут на депозиты, приобретают высокодоходные ценные бумаги. Наконец, и инвестиции в недвижимость в Москве обещают богатым людям неплохую прибавку, тогда как менее обеспеченные люди часто не могут себе позволить приобрести даже жилье эконом-класса.
Под оценки Росстата и Минтруда также не попали данные, которые возможно оценить лишь с имиджевой точки зрения. Богатым людям необходим статус, а его обеспечивают лишь приобретения дорогих машин, вилл, яхт и так далее. Именно поэтому с показателями социального неравенства в России сложилась двоякая ситуация. С одной стороны, Россия не показывает колоссальной разницы с другими странами, если верить официальной статистике. С другой стороны, все более очевидной становится «серая» зона в оценке неравенства, которая не поддается подсчетам.
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. Кроме того, так как частное предпринимательство запрещено в плановой экономике , выходит ситуация когда получаемые доходы фиксируются не у предпринимателей, а у государства. Из-за этого, формально выходит что доходы концентрируют предприниматели, в отличие от плановой экономики, где доходы принадлежат государству. Коэффициент Джини учитывает разницу доходов граждан, а не государства.
Анонимность — одно из главных преимуществ коэффициента Джини. Нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально.
В этом разделе не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете отредактировать эту статью, добавив ссылки на авторитетные источники. Эта отметка установлена 18 апреля 2012.
Коэффициент джини в России
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 – это количественный показатель, показывающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%).
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
Чем ближе индекс к нулю, тем меньше доходное неравенство. На Сахалине военного осудили за отказ участвовать в боевых действиях на территории Украины. 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.
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. Степень концентрации определяется площадью фигуры А, ограниченной линией равномерного распределения и кривой Лоренца.
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.
Кроме того, так как частное предпринимательство запрещено в плановой экономике , выходит ситуация когда получаемые доходы фиксируются не у предпринимателей, а у государства. Из-за этого, формально выходит что доходы концентрируют предприниматели, в отличие от плановой экономики, где доходы принадлежат государству. Коэффициент Джини учитывает разницу доходов граждан, а не государства. Это приводит к значительно более положительным показателям коэффициента Джини в плановых экономиках.
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. 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.
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. Коэффициент Джини показывает, насколько «кривая Лоренца» отклоняется от «линии равенства», сравнивая площади A и B на картинке. 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. Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле. Коэффициент Джини — это статистический показатель, характеризующий степень неравномерности распределения доходов между разными социальными группами.
Кривая Лоренца
Страны европейского блока, такие как Чехия, Швеция, Норвегия, Дания, Словения, имеют более низкий коэффициент Джини, в пределах 0,2 до 0,3. Сложившаяся сегодня в России модель социальной стратификации характеризует в высшей степени дифференцированное общество. В 1991 году децильный коэффициент составлял 4,5 раза; в 1992 — уже 8,0 раз; в 1994 году наблюдалась его рекордная величина за всё время реформ — 15 раз, в последние годы — в среднем 14 раз. Мировая практика подтверждает, что опасность социальных конфликтов сводится к минимуму, если разрыв между доходами богатых и бедных не превышает 10 раз. Верхний слой российского общества неоднороден, к нему относятся члены правительства, занимающиеся экономикой; министры и их заместители; руководители крупнейших государственных и полугосударственных компаний; руководители новых коммерческих структур; консультанты экономических общественных организаций; ведущие учёные и экономисты; лица, сотрудничающие или принадлежащие к криминальному миру, высококвалифицированные специалисты. Среди богатых людей более половины являются руководителями первого уровня. В дореформенный период высокое служебное положение обеспечивало возможность контроля над собственностью и право на привилегии, а на сегодняшний день — присвоение собственности и доходов. Элита от французского elite — «лучшая, отборная часть». В теории элит выделяют экономическую, политическую и духовную элиты. Под экономической элитой понимаются люди, получающие высокие и сверхвысокие доходы и контролирующие основные финансово-экономические структуры страны, вне зависимости от форм собственности.
Choose input indicators by clicking on the desired series in the panel and use the calculator functions to construct your custom indicator formula. For example, for a series that shows the percentage of female population, double-click on the series Population, Female. Then double click on the series Population, Total. After the formula is complete, you can verify its syntax by clicking the Validate button. Give a name to your custom indicator and click on Add. To have "not available" values in the database treated as zero within your formula, use the NA function.
Later if you wish to see or change the formula for an indicator you have created, from the right side current selection panel click the Edit. Use the DEL key to delete the last entry and step backwards to edit the formula. Click the Clear button to erase the custom indicator formula. Note: Validation will verify a formula for proper syntax only.
Отдельное значение — коэффициент Джини — показывает индекс концентрации доходов. Значение может варьироваться от 0 до 1, и чем ближе оно к верхнему порогу, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп. За год показатель вырос с 0,400 до 0,405. Статведомство также распределяет население по величине среднедушевых денежных доходов. До 7 000 руб. Напряженность на рынке труда Рост заработных плат связан с кадровым голодом, уверена профессор кафедры государственных и муниципальных финансов РЭУ им. Плеханова Юлия Финогенова. Он возник в результате оттока специалистов за границу, роста отдельных отраслей из-за развития импотрозамещения и демографических проблем.
График начинает выглядеть по-иному. Значение площади фигуры между синей прямой и красной параболой и есть коэффициент неравенства Джини. Если доходы равны, графики совпадут, а коэффициент будет равен нулю. Если доходы сосредоточит только одна доля населения, то коэффициент станет равен единице. Вот в этих пределах неравенство и считают. Есть и численные формулы для подсчёта, но, думаю, интересующиеся их найдут и сами.
Вы точно человек?
Первой с конца является Южно-Африканская Республика – коэффициент Джини здесь достиг 63%. В современной России реальные показатели децильного коэффициента и коэффициента Джини установить практически невозможно. Кроме того, коэффициент Джини используется для анализа распределения богатства в стране, но не показывает ее общий доход.
Кривая Лоренца
Филипп Монфор показал, что использование непоследовательной или неопределенной детализации ограничивает полезность измерений коэффициента Джини. Чем больше коэффициент Джини, тем сильнее распределение отклоняется от прямой и тем выше уровень неравенства доходов в данной группе. «Коэффициент Джини – это показатель степени неравенства в доходах, который принимает значения от 0 до 1, где 0 – абсолютное равенство и 1 – абсолютное неравенство». Коэффициент Джини – это количественный показатель, показывающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини.