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 Джинни показывает степень отклонения фактического объема распределения доходов населения от линии их равномерного распределения. 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. Коэффициент Джини – это количественный показатель, показывающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини.
Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
Коэффициент Джини, который используется для измерения неравенства, показывает, что разрыв между богатыми и бедными слоями населения становится все больше. Коэффициент Джинни показывает степень отклонения фактического объема распределения доходов населения от линии их равномерного распределения. Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране.
Коэффициент джини в России
Значение площади фигуры между синей прямой и красной параболой и есть коэффициент неравенства Джини. Отдельное значение — коэффициент Джини — показывает индекс концентрации доходов. Коэффициент Джини — это статистический показатель, характеризующий степень неравномерности распределения доходов между разными социальными группами. Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР.
Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения
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. Поэтому метрикой качества в машинном обучении является нормализованный коэффициент Джини, который равен отношению коэффициента обученной модели к коэффициенту идеальной модели. Далее под термином «Коэффициент Джини» будем иметь ввиду именно это. 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: Предсказания обученных моделей не могут быть больше значения коэффициента идеального алгоритма. При равномерном распределении классов целевой переменной коэффициент Джини идеального алгоритма всегда будет равен 0. Нормализованный коэффициент Джини является метрикой качества, которую необходимо максимизировать.
Рассмотрим каждый подробнее. Коэффициент концентрации Джини G используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]: где — накопленная частость доля численности единиц совокупности; — накопленная доля значений признака i-ой группы, приходящихся на все единицы совокупности. Иным способом расчета коэффициента является геометрический метод. А именно, через кривую Лоренца.
Напомним, что кривая Лоренца — это график, демонстрирующий степень неравенства в распределении дохода или богатства в обществе. В сущности, эта кривая может отражать неравенство в распределении самых разных величин, но вначале предназначалась именно для отражения экономического неравенства в обществе [2]. И на её основании можно вывести коэффициент Джинни.
Открыть или закрыть вклад можно в любой день. После пополнения деньги поступят на вклад 11 марта. Подать заявку на предварительное 07 марта 2024.
Несмотря на это, значение индекса в 2023 году все еще оказалось ниже, чем в 2020 году 0,406 и в 2021 году 0,409. Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422. Если в 2022 году этот коэффициент составлял 13,8 раза, то в 2023 году он возрос до 14,6 раза.
Эти данные свидетельствуют о сохранении высокого уровня неравенства в стране.
Индекс Джини и неравенство доходов
| Индекс Джини в странах мира | Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). |
| Индекс Джини в странах мира | The Gini coefficient measures inequality on a scale from 0 to 1. Higher values indicate higher inequality. Depending on the country and year, the data relates to income measured after taxes and benefits, or to consumption, per capita. |
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
Коэффициент Джини показывает степень неравенства в распределении доходов/богатства внутри страны или группы. 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). Страны ближнего востока и северной Африки: Коэффициент Джини. Коэффициент Джини показывает степень неравенства в распределении доходов/богатства внутри страны или группы.
Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
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. Средний уровень зарплат при этом «не отражает реальной ситуации на рынке», уточнила она. Он происходит в основном за счет отдельных отраслей — таких как ИТ, строительство и недвижимость, логистика, транспорт, розничная торговля, где компании вынуждены «перекупать» специалистов. При этом макроэкономическая стабилизация возможна только при условии, что рост зарплат будет сопровождаться положительной динамикой производительности труда и цифровизацией, уточнила она.
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. 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?
Коэффициент Джини для Коста-Рики — 0,48 — самый высокий среди стран Организации экономического сотрудничества и развития ОЭСР , что свидетельствует о высоком неравенстве в доходах местного населения. Он составляет всего 0,24. Материалы по теме.
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. Все доходы принадлежат одному человеку, а остальные вовсе не имеют дохода — коэффициент Джини равен 1 Наименьшее возможное значение среднего разрыва, то есть 0 — ситуация абсолютного равенства. Доходы всех людей равны — коэффициент Джини равен 0 Метод 2: Разрыв между «кривой Лоренца» и «линией идеального равенства» Слева указана доля дохода, получаемая каждой пятой частью гипотетического населения. Справа — суммарные доходы всех групп населения. Это показано на графике как «линия равенства» Но среди населения, представленного на нашей диаграмме, доходы распределяются неравномерно. Площадь A, как и коэффициент Джини, будет равна 0. Если один человек получает все доходы, а остальные не имеют никакого, «кривая Лоренца» совпадает с осью X — общие доходы будут сконцентрированы в конце графика.