Что показывает коэффициент Джини. Какие значения может принимать данный показатель и что они означают. Коэффициент Джини показывает расстояние между распределениями целевых значений и тех, что показывает модель. Чем больше коэффициент Джини, тем сильнее распределение отклоняется от прямой и тем выше уровень неравенства доходов в данной группе.
Предложение месяца
- Индекс Джини
- Ваш пароль
- Содержание
- Как рассчитать коэффициент Джини в Excel (с примером)
В России вырос уровень доходного неравенства
Самые высокие показатели оплаты труда традиционно наблюдались у сотрудников, работающих в сфере добычи нефти и природного газа 169 473 руб. Меньше всего получают работники почты и курьеры 40 583 руб. Средний размер пенсии на июль по сравнению с данными о зарплате, оценки по этому показателю доходов населения Росстат публикует более оперативно составил 19 476 руб. Экономика В первом полугодии 2023 г. Ведомство оценивает показатель по так называемым квантилям - группам по доходам всего их пять. 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.
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. 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.
Коэффициент Джини показывает расслоение. Максимальный уровень неравенства в стране фиксировался в 2010 году. А в 2022-м произошло его ощутимое снижение. В России наметилась положительная динамика на сокращение разрыва доходов богатых и бедных слоев населения, подтверждают эксперты. У нас снижаются темпы роста доходов наиболее обеспеченных групп населения, то есть богатые богатеют уже не так быстро, как в 1990-е или начале 2000-х годов. Доходы наименее обеспеченных слоев населения растут за счет поддержки государства, поясняет старший научный сотрудник Центра стратификационных исследований Института социальной политики НИУ ВШЭ Василий Аникин. Снижение бедности происходит за счет увеличения МРОТ, который влияет на размер социальных выплат, и политики поддержки семей с детьми. Также сокращению уровня бедности в России способствовали социальные выплаты в пандемию. При этом планы по увеличению МРОТ позволяют сделать прогноз, что число бедных людей в России будет сокращаться и дальше, отмечает эксперт. Максимальный уровень неравенства наблюдался в 2010 году.
Нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально. 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.
Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
Для измерения фактического распределения доходов используют «кривую Лоренца» и «коэффициент Джини», показывающие, какая доля совокупного дохода приходится на каждую группу населения, что позволяет судить об уровне экономического неравенства в данной стране. Коэффициент Джини – это количественный показатель, показывающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР. Коэффициент Джини имеет числовое значение от 0 до 1, где ноль означает полное равенство, то есть все люди получают одинаково. Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР.
Коэффициент Джини: формула неравенства
Сосредоточение относительных объёмов признака у отдельных единиц соответственно приводит к пропорциональному уменьшению относительных объёмов у единиц оставшейся части совокупности, что и вызывает неравномерность распределения. Такая неравномерность возникает в распределении доходов по группам населения, трудовых ресурсов по регионам страны, активов по кредитным организациям и т. Расчёт коэффициента Джини базируется на использовании кривой концентрации кривая Лоренца. Для её построения необходимо иметь частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака.
Всё очень просто. Богатые используют деньги в качестве инструмента обогащения. У бедных же денег нет, и большинство из них тонут в болоте кредитов, из-за чего они становятся ещё беднее.
Тут, конечно, нужен пример. Смотри, допустим есть 5 человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей Иван Иванов капитал 2 000 рублей Средняк Средняков капитал 20 000 рублей Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей Вагит Алекперов капитал 200 000 000 000 рублей Прошёл год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, перебивались мелкими подработками, мелкими кражами и потребительскими кредитами. В итоге, Вася должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняк Средняков как работал, так и работает. Зарплату ему увеличили на сумму инфляции и теперь в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей.
Учитывая инфляцию, он остался на том же уровне благосостояния, в отличие от Васька и Ванька, влезших в кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свои капиталы в акции и ETF. Оба получили хорошую доходность. Игорь получил больше в процентах на капитал. Из этого примера видно, насколько тяжело бедным не стать беднее, и насколько просто богатому стать богаче. Даже ничего не делая, получая мизерный процент на многомиллиардный капитал, ты всё равно за отрезок времени разбогатеешь на большую сумму, чем человек с миллионом, организовавший суперприбыльный бизнес, и работающий как белка в колесе.
В данном примере есть ещё один показательный персонаж — Средняк Средняков. Он олицетворяет собой человека, живущего от зарплаты до зарплаты. Он не становится беднее, но и богаче тоже не становится. Хотя он находится в той позиции, когда ему намного легче, чем Васе или Ивану начать инвестировать, двигаясь в сторону жизни, когда «деньги делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые… и т.
Третий принцип проявляется в получении дополнительных доходов теми, кто накапливает и передает по наследству какую-либо собственность. Четвёртый характерен для стран с неразвитой демократией и пассивным гражданским обществом. В таких странах правящая элита перераспределяет общественные блага в свою пользу. В реальной жизни трудно назвать страну, в которой мы смогли бы четко отследить действие какого-либо одного из вышеназванных принципов.
Обычно они по-разному сочетаются в том или ином виде. Однако, какой бы система распределения ни была, в любом обществе неизбежно неравенство доходов. Проблема неравенства доходов в обществе Рыночная система экономики, существующая на сегодняшний день лишь за малым исключением во всех странах мира, представляет собой механизм, который вознаграждает людей лишь по конечному результату эффективности их деятельности, то есть объективно задает существование неравенства в обществе. И ведь действительно, все люди очень отличаются друг от друга: трудолюбием, активностью, способностями, образованием, владением собственностью, склонностью к накоплению или, напротив, к потреблению. А это значит, что они не могут одинаково работать, значит, не могут одинаково зарабатывать и одинаково жить. Что и является причинами неравенства доходов. И что же тогда? Оставлять за чертой бедности немалую часть населения?
По принципу «пусть выживают, как могут»? Полезно ли ЭТО для общества?
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. Для простоты понимания рассмотрим рисунок 1. Заштрихованная площадь, обозначенная буквой Т, демонстрирует степень неравенства в распределении доходов. На основе этих данных можно вывести формулу, по которой рассчитывается коэффициент Джини. Данная формула будет выглядеть следующим образом: Чем выше неравенство в распределении доходов, тем больше коэффициент приближается к единице абсолютное неравенство.
И чем выше равенство в распределении доходов, тем меньше данный коэффициент.
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий. 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. «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, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов – кривой Лоуренса.
Все новости
- Что такое индекс Джини?
- Индекс Джини
- Неравенство в доходах: о чем говорят кривая Лоренца и коэффициент Джини
- Как рассчитывать коэффициент Джини
Вы точно человек?
Есть ещё коэффициент/индекс Джини (Gini impurity), который используется в решающих деревьях при выборе расщепления. Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения.
Как рассчитывать коэффициент Джини
При абсолютном равенстве он достигает нуля. Системы прогрессивного налогообложения и трансфертных платежей приближают " кривую Лоренца " к биссектрисе. Опыт развитых стран свидетельствует, что неравенство в распределении доходов со временем сокращается. В нашей стране дифференциация доходов населения представлена в таблице в сравнении с США.
Values are not computed if more than a third of the observations in the series are missing. Min: Aggregates are set to the lowest available value for each time period. Sum: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period. Sum 66: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period. Sums are not shown if more than one third of the observations in the series are missing. Weighted Mean: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. Weighted Mean 66: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. No aggregate is shown if missing data account for more than one third of the observations in the series. Weighted Mean 66POP: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. No aggregate is shown if countries with missing data represent more than one third of the total population of your custom group.
Нулевое значение будет в стране или в регионе, в которой абсолютно у всех одинаковый доход. На практике же значения чаще всего укладываются в диапазон от 0,2 до 0,6. 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.
В этом посте хочу познакомить экспертов, занимающихся оценкой качества моделей, с таким малоизвестным инструментом как «доверительный интервал коэффициента Джини» Вопрос происхождения и расчета указанного показателя очень мало освещен в интернете: поисковики выдадут одну внятную англоязычную ссылку с попыткой интерпретации соответствующей формулы, которая без дополнительной информации будет недостаточно понятна. Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле: Указанная формула приведена в статье «The Meaning and Use of the Area under a Receiver Operating Characteristic ROC Curve». Кратко поясню смысл приведенной формулы. Второй блок — это вероятность того, что два случайно выбранных аномальных класса будут оцениваться выше, чем случайно выбранный нормальный класс. Третий блок — вероятность того, что один случайно выбранный аномальный класс будет оценен выше, чем два случайно выбранных нормальных класса.