Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор! 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. Правильно выведенный индекс Джини позволит изучить средние доходы гражданина выбранной страны, узнать подробную информацию об уровне ВВП, посмотреть динамику изменения уровня неравенства за каждый год. Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения.
Коэффициент джини в России
Индекс Джини характеризует страны по равномерности распределения доходов, а справедливое оно или нет – вопрос не из статистической области. The Sustainable Development Report 2023 tracks the performance of all 193 UN Member States on the 17 Sustainable Development Goals. Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Definition: Gini index measures the extent to which the distribution of income (or, in some cases, consumption expenditure) among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received. Согласно индексу Джини, который измеряет степень доходового неравенства в стране, Бразилия занимает одно из первых мест в списке стран с самым высоким уровнем неравенства.
Коэффициент Джини в России
- Социальное неравенство и расслоение в России и мире, индекс Джини
- Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос — NTA на
- Algeria - GINI index (World Bank estimate)
- Россия: на вершине рейтинга
Коэффициент Джини |
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.
Ботсвана Ботсвана - это страна в регионе африканских стран. Это одна из наименее населенных стран мира с населением всего 2 миллиона жителей. Страна функционирует как экономика свободного рынка, крупнейшим сектором которой является добыча полезных ископаемых. Несмотря на быстрое расширение экономики в последние годы, сельское население Ботсваны остается крайне бедным. Это четвертая страна с самым неравным распределением доходов в мире, где коэффициент Джини составляет 60, 5. Суринам Суринам - независимая нация, расположенная вдоль Атлантического побережья в Южной Америке.
Это самая маленькая нация Южной Америки с площадью 63 707 квадратных миль. Основным источником дохода Суринама является горнодобывающая промышленность. Сельское хозяйство является еще одним важным сектором в стране. Несмотря на то, что в стране относительно высокий уровень жизни, Суринам занимает пятое по величине неравное распределение доходов в мире, индекс Джини составляет 57, 6. Замбия Замбия является суверенным государством в южном регионе Африки. Нация имеет исключительно высокий уровень бедности, особенно в сельской местности. Основным источником дохода Замбии является горнодобывающая промышленность, на которую влияют падающие цены. Большинство замбийцев в сельской местности практикуют натуральное хозяйство. Страна занимает шестое место в списке стран с самым неравным уровнем доходов среди своих граждан.
Индекс Джини равен 57, 1. Центральноафриканская Республика Центральноафриканская Республика - это страна, расположенная в центральном регионе Африки. Страна обладает богатыми природными ресурсами, такими как золото, нефть, алмазы и урановые месторождения.
Чем больше его значение отклоняется от нуля и приближается к единице, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп населения и тем выше уровень общественного неравенства в государстве, и наоборот. В экономике существует несколько способов рассчитать этот коэффициент, мы остановимся на формуле Брауна предварительно необходимо создать вариационный ряд — отранжировать население по доходам : где — число жителей, — кумулятивная доля населения, — кумулятивная доля дохода для Давайте разберем вышеописанное на игрушечном примере, чтобы интуитивно понять смысл этой статистики.
Предположим, есть три деревни, в каждой из которых проживает 10 жителей. В каждой деревне суммарный годовой доход населения 100 рублей. В первой деревне все жители зарабатывают одинаково — 10 рублей в год, во второй деревне распределение дохода иное: 3 человека зарабатывают по 5 рублей, 4 человека — по 10 рублей и 3 человека по 15 рублей. И в третьей деревне 7 человек получают 1 рубль в год, 1 человек — 10 рублей, 1 человек — 33 рубля и один человек — 50 рублей. Для каждой деревни рассчитаем коэффициент Джини и построим кривую Лоренца.
Представим исходные данные по деревням в виде таблицы и сразу рассчитаем и для наглядности: Мы показали, что наряду с алгебраическими методами, одним из способов вычисления коэффициента Джини является геометрический — вычисление доли площади между кривой Лоренца и линией абсолютного равенства доходов от общей площади под прямой абсолютного равенства доходов. Давайте остановимся на ещё одном важном моменте: рассчитывая коэффициент Джини, мы никак не классифицируем людей на бедных и богатых, он никак не зависит от того, кого мы сочтем нищим или олигархом. Но предположим, что перед нами встала такая задача, для этого в зависимости от того, что мы хотим получить, какие у нас цели, нам необходимо будет задать порог дохода четко разделяющий людей на бедных и богатых. Если вы увидели в этом аналогию с Threshold из задач бинарной классификации, то нам пора переходить к машинному обучению. Машинное обучение 1.
Общее понимание Сразу стоит заметить, что, придя в машинное обучение, коэффициент Джини сильно изменился: он рассчитывается по-другому и имеет другой смысл. Численно коэффициент равен площади фигуры, образованной линией абсолютного равенства и кривой Лоренца. Остались и общие черты с родственником из экономики, например, нам всё также необходимо построить кривую Лоренца и посчитать площади фигур. И что самое главное — не изменился алгоритм построения кривой. Кривая Лоренца тоже претерпела изменения, она получила название Lift Curve и является зеркальным отображением кривой Лоренца относительно линии абсолютного равенства за счет того, что ранжирование вероятностей происходит не по возрастанию, а по убыванию.
Разберем всё это на очередном игрушечном примере. Для минимизации ошибки при расчете площадей фигур будем использовать функции scipy interp1d интерполяция одномерной функции и quad вычисление определенного интеграла. Предположим, мы решаем задачу бинарной классификации для 15 объектов и у нас следующее распределение классов: Глядя на эти два графика мы можем сделать следующие выводы: Предсказание идеального алгоритма является максимальным коэффициентом Джини для текущего набора данных и зависит только от истинного распределения классов в задаче. Площадь фигуры для идеального алгоритма равна: 2. Алгебраическое представление.
Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Прекрасно видно, что из графического представления метрик связь уловить невозможно, поэтому докажем равенство алгебраически. У меня получилось сделать это двумя способами — параметрически интегралами и непараметрически через статистику Вилкоксона-Манна-Уитни. Второй способ значительно проще и без многоэтажных дробей с двойными интегралами, поэтому детально остановимся именно на нем.
Для дальнейшего рассмотрения доказательств определимся с терминологией: кумулятивная доля истинных классов — это не что иное, как True Positive Rate. Кумулятивная доля объектов — это в свою очередь количество объектов в отранжированном ряду при масштабировании на интервал — соответственно доля объектов. Введём следующие обозначения: Параметрический метод При построении графика Lift Curve по оси мы откладывали долю объектов их количество предварительно отсортированных по убыванию. Таким образом, параметрическое уравнение для Коэффициента Джини будет выглядеть следующим образом: Подставив выражение 4 в выражение 1 для обеих моделей и преобразовав его, мы увидим, что в одну из частей можно будет подставить выражение 3 , что в итоге даст нам красивую формулу нормализованного Джини 2 Непараметрический метод При доказательстве я опирался на элементарные постулаты Теории Вероятностей. Известно, что численно значение AUC ROC равно статистике Вилкоксона-Манна-Уитни: Доказательство этой формулы можно, например, найти здесь Пусть модель прогнозирует возможных значений из множества , где и — какое-то вероятностное распределение, элементы которого принимают значения на интервале.
Пусть множество значений, которые принимают объекты и.
Список стран по распределению богатства. Доход от экономической деятельности на черном рынке не включен и является предметом текущих экономических исследований.
Неравенство в Китае
The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is available from 1963 to 2022. Below is a chart for all countries where data are available. Это ведущая страна по неравному распределению доходов с индексом Джини 63, 4. В 2023 году был составлен рейтинг стран по индексу Джини, который показывает, какие страны являются лидерами по уровню неравенства. всех стран мира представлены в таблицах по основным регионам мира а также флаги стран, изменения показателя на один период, дата и т.д. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини.
Список стран по показателям неравенства доходов
In collating this survey data the World Bank takes a range of steps to harmonize it where possible, but comparability issues remain. The PIP Methodology Handbook provides a good summary of the comparability and data quality issues affecting this data and how it tries to address them. The surveys underlying the data within a given spell for a particular country are considered by World Bank researchers to be more comparable. The breaks between these comparable spells are shown in the chart below for the share of population living in extreme poverty. You can select to see these breaks for any indicator in our Data Explorer of the World Bank data. These spells are also indicated in our data download of the World Bank poverty and inequality data.
Средний класс как условие модернизации экономики России — «Экономическая теория» Проверьте в нашем экспресс-тесте , попадаете ли вы в категорию среднего класса по российским меркам, или в масштабах всего мира — в калькуляторе доходов и богатства. В развитых странах с крупной прослойкой среднего класса экономическое неравенство, как правило, ниже. Такая ситуация характерна, например, для Европы. Ниже представлено распределение доходов и богатства между слоями населения в евро по паритету покупательной способности ППС. Паритет означает, что данные между странами соотносятся, отталкиваясь от цены одинаковой потребительской корзины. Более подробно о ППС я писал в статье про индекс бигмака.
Performance Performance Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors. Analytics Analytics Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
В противном случае оно будет описываться некоторой кривой, которая проходит выше или ниже прямой линии и называется кривой Лоренца. Индекс Джини численно равен отношению площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства залитая область на рис. Очевидно, что он может принимать значения от 0 до 1 и будет отражать степень неравномерности распределения доходов в обществе.
Присоединяйтесь!
- Коэффициент Джини
- Yahoo Finance
- Графическое представление индекса Джини
- По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире: fish12a — LiveJournal
- Что такое коэффициент / индекс Джини?
Algeria - GINI index (World Bank estimate)
| Индекс Джини: в каких странах мира самая маленькая разница между доходами богатых и бедных | 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 — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства | Индекс Джини, количественное представление кривой Лоренца страны. |
Algeria - GINI index (World Bank estimate)
Explore data and insight from the new Global Green Economy Index™ (GGEI), measuring country progress against global sustainability targets across 18 key indicators. В 2023 году был определен рейтинг стран по индексу джини, который отображает наиболее неравные страны в мире. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. The Sustainable Development Report 2023 tracks the performance of all 193 UN Member States on the 17 Sustainable Development Goals.
Gini Ranking 2023
The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is available from 1963 to 2022. Below is a chart for all countries where data are available. Оптимальным показателем индекса Джини для стран является значение от 0,25 до 0,26. Собрали рейтинг стран по качеству жизни, основанный на данных сайта Numbeo. Среднее значение индекса Джини в ЕС–287 в 2018 году составило 29,9%, что на 0,1 п.п. ниже уровня 2008 года. Тем не менее, в рассматриваемый период социальное неравенство в странах группы ЕС–13 снизилось, а в странах ЕС–15, наоборот, выросло. Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор!
Социальное неравенство. Индекс Джини
- Индекс Джини
- Рекомендуем
- Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
- Социальное неравенство: в чем выражается, как посчитать с помощью индекса Джини и кривой Лоренца