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. Коэффициент Джини в локации Россия. Статистические агентства обычно публикуют коэффициент Джини наряду с основными экономическими показателями, такими как ВВП и среднедушевой доход. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации.
Позорный скачок: Россия «впереди планеты всей»
Итак, проведенный анализ динамики децильного коэффициента и коэффициента Джини в период с 2005 по 2007 гг. выявляет рост социального неравенства с некоторым его замедлением в период после 2007г. Но можно рассчитать коэффициент Джинни по богатству. Коэффициент Джини в России по богатству в 2010 году был 42 % (0,420). Но можно рассчитать коэффициент Джинни по богатству. Коэффициент Джини в России по богатству в 2010 году был 42 % (0,420). Банк России. Новости. Но, судя по тому, что коэффициент Джини в России продолжает расти, этих мер недостаточно. Росстат приводит несколько другие данные: по его оценкам, коэффициент Джини составлял в России в 2021 году 0,408.
Динамика неравенства: как меняется соотношение доходов богатых и бедных
- Список бумаг для расчета индекса
- Изменение децильного коэффициента в России за годы реформ (1990-2013 гг.)
- "ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
- Как построить кривую Лоренца
- Коэффициент Джини в России
- Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду
В России в 2023 году усилилось доходное неравенство населения
По данным анализа от Росстата, в предшествующем году коэффициент Джини в России увеличился до 0,403 по сравнению с показателем 0,395 в предыдущем году. Чем ближе значение этого коэффициента к нулю, тем меньше уровень доходного неравенства, как указано в материале «Коммерсант».
Сегодня официально этот показатель чуть больше 16 см. Хотя, возможно, этот разрыв реально еще больше, поскольку официальные данные не отражают скрытых, неофициально получаемых доходов. Но даже обеспечив максимально возможное на практике равенство в распределении доходов, можно ли считать такое распределение справедливым? Далеко не бесспорно, что политика перераспределения является наилучшим способом увеличить средние доходы населения, что этот путь вообще эффективен, что он не противоречит другим провозглашаемым задачам и целям общественного развития. Наоборот, по мнению Б. Анализ перераспределительной практики многих стран мира показал, что она обходится достаточно дорого для общества. Согласно расчетам А.
Оукена, из каждых 3,5 долл. Согласно другому взгляду, утилитарному, материальные блага надо распределять между людьми так, чтобы максимизировать общую полезность, получаемую всеми членами общества. Основоположник утилитаризма И. Бентам «наибольшее счастье наибольшего числа людей» и его ближайшие последователи считали, что удовлетворенность извлекаемую полезность разных людей можно измерять, сравнивать и складывать кардиналистский подход. Пусть сумма индивидуальных доходов всех членов общества ограничена величиной общего дохода национального дохода : Доходы используются для того, чтобы покупать товары и услуги и извлекать из них в процессе потребления определенную пользу полезность. Совокупная полезность общего дохода выступает как сумма индивидуальных полезностей, извлекаемых каждым членом общества из своего дохода функция Бентама : Если бы все члены общества обладали одинаковой способностью извлекать пользу из равного по величине дохода, то тогда равномерное распределение дохода было бы в значительной степени оправданным, как с этической, так и с экономической точек зрения другими словами, эгалитарная и утилитарная позиции не противоречили бы друг другу. Утилитарный подход может быть проиллюстрирован двумя графиками. На первом рис.
В соответствии с законом убывающей предельной полезности первый закон Госсена каждая последующая единица дохода товара, услуги приносит меньше удовлетворения полезности , чем предыдущая. Поэтому линии предельной полезности имеют нисходящий вид и в данном случае являются зеркальным отражением друг друга. Распределение дохода и полезности при одинаковых функциях полезности двух потребителей Допустим, что два потребителя — Трифон и Федор получили одинаковый доход — по 3 ден. Общая полезность при этом будет максимальной площадь фигуры abcde. Однако более реалистичным будет предположить, что разные люди, отличаясь друг от друга образованием, профессией, полом, воспитанием, возрастом, хваткой, умом и т. Тогда условием максимизации общей полезности будет неравенство в доходах.
Итог один. Мы пришли к культурной деградации, к мировой изоляции, к 30-ти млн человек, выживающим за счёт милостыни в виде субсидий, маткапиталов и пр. Да ещё и стоим на пороге третьей мировой, в одиночестве. Показать список оценивших.
Помощник президента Максим Орешкин признал, что неравенство в России все еще слишком высоко, но отметил, что оно постепенно снижается. Он связал этот процесс с низким уровнем безработицы, ростом заработных плат, поддержкой семей с детьми и сокращением бедности.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам. ОКО ПЛАНЕТЫ» Финансы и кризис» Финансовые новости» Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду. В современной России реальные показатели децильного коэффициента и коэффициента Джини установить практически невозможно.
Доходное неравенство в России выросло
| В России выросло неравенство доходов населения за 2023 год — ТСН 24 | Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет. |
| Доходное неравенство в России выросло – РИА «Кузбасс» | расчета финансового неравенства среди населения. |
Читайте далее:
- Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | Новости без рекламы | Цифровая Витрина
- Социальное неравенство. Индекс Джини
- За 10 лет индекс расслоения доходов москвичей заметно снизился - ИА "Финмаркет"
- Росстат: неравенство между богатыми и бедными в России сокращается // Новости НТВ
- Содержание
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
| Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России | Чем ближе показатель к нулю, тем меньше доходное неравенство. |
| Децильный коэффициент в России 2023 году | Правда | с 50,5% в 2010 году до 41,5% в 2019-м", - говорится в сообщении. |
| Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос | Неравенство в россии на фоне других стран. Данные официальной статистики опери-руют также и другими характеристиками дифференциации доходов, среди которых – децильный коэффициент фондов и ин-декс Джини. |
| 14.2 Кривая Лоренца и коэффициент Джини | с 50,5% в 2010 году до 41,5% в 2019-м", - говорится в сообщении. |
| Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России | 28 фев в 21:49. Пожаловаться. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. |
Welcome to nginx!
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. Но методы, применяемые для их сбора, различны.
Это значительно усложняет процесс сопоставления коэффициентов, а подчас делает это невозможным.
Не там ищем Не там ищем Но самое интересное, что, по утверждению авторов доклада, главным источником неравенства в России является не дифференциация регионов, а внутрирегиональные перекосы распределения доходов и богатства. Но самое интересное, что, по утверждению авторов доклада, главным источником неравенства в России является не дифференциация регионов, а внутрирегиональные перекосы распределения доходов и богатства. В первой колонке приводится доля бедного населения в регионе, во второй — доля бедных в регионе к бедным во всей стране. То есть неравенство в богатых регионах выше, чем в бедных. Это объясняется тем, что большая доля бедного населения страны парадоксальным образом сосредоточена в богатых регионах. Кроме того, в богатых регионах большая часть доходов приходится на трудовые доходы, в отличие от трансфертов в бедных регионах, а трудовые доходы всегда подвержены высокой дифференциации. Основные источники: World Bank. World Bank.
An Exploratory Assessment of Transport Connectivity.
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: 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.
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. Они увеличивают свое состояние быстрее. Поэтому даже при равных условиях в более выгодном положении остается тот, у кого средств оказалось больше. Но, как говорится, нет ничего не возможного.
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
Статистические агентства обычно публикуют коэффициент Джини наряду с основными экономическими показателями, такими как ВВП и среднедушевой доход. Помимо Коэффициента Джини и Децильного коэффициента, народ постоянно пытается придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы, так или иначе, отражали неравенство. Но, судя по тому, что коэффициент Джини в России продолжает расти, этих мер недостаточно. Коэффициент Джини рассчитывается как соотношение доходов самых богатых и самых бедных слоев население. 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. С помощью коэффициента Джини определяется степень отклонения в распределении доходов по группам населения.
Илья Гращенков. К чему может привести рост социального неравенства в России
| Минфин пообещал больше не повышать налоги на богатых | Коэффициент Джини в стране важен, поскольку он помогает выявить высокий уровень неравенства доходов, которое может иметь ряд нежелательных политических и экономических последствий. |
| Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России | Согласно последним актуальным данным (2018 год), коэффициент Джини в России рассчитывался на уровне 0,375. |
| Коэффициент Джини | Но, судя по тому, что коэффициент Джини в России продолжает расти, этих мер недостаточно. |
| В России впервые с начала кризиса зафиксирован рост неравенства | В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. |