Albania Algeria Angola Argentina Armenia Australia Austria Azerbaijan Bangladesh Belarus Belgium Belize Benin Bhutan Bolivia Bosnia and Herzegovina Botswana Brazil Bulgaria Burkina Faso Burundi. дером среди регионов РФ с наибольшей.
В прошлом году в России произошел рост концентрации доходов.
Simplify Gini coefficient with our guide! Decode the Gini Index formula, calculate effortlessly, and grasp its vital role in decision trees. Enhance your machine learning expertise with clear examples today! Самый высокий коэффициент Джинни в Москве и на Сахалине: 0,38 (или 38%, что одно и то же). К примеру, пять лет тому назад коэффициент Джинни для нашей страны измерялся в 25 единиц. Коэффициент Джинни (универсальный показатель неравенства доходов граждан, их концентрации, где 0 – абсолютное равенство, а 1 – абсолютное неравенство) вырос в 2023 г.
Как рассчитывать коэффициент Джини
В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel. Шаг 2: Рассчитайте площади под кривой Лоренца Затем нам нужно рассчитать отдельные площади под кривой Лоренца , которую мы используем для визуализации распределения доходов в стране. Это чрезвычайно простой пример того, как рассчитать коэффициент Джини, но вы можете использовать те же самые формулы для расчета коэффициента Джини для гораздо большего набора данных.
Средняков капитал 20 000 рублей. Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей. Вагит Алекперов капитал 200 000 000 рублей. Прошел год.
Вася и Иван, не имея средств к существованию, обеспечивали себя мелкой подработкой, мелким воровством и потребительскими кредитами. В результате Вася оказался должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняков работал и продолжает работать. Его зарплата была увеличена на величину инфляции, и в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. С учетом инфляции он сохранил прежний уровень благосостояния, в отличие от Васи и Вани, которые взяли кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свой капитал в акции и ETF.
Оба получили хороший доход. Игорь получил больше в процентах от капитала. Этот пример показывает, как трудно бедным не становиться беднее и как легко богатым становиться богаче. Даже ничего не делая, получая мизерные проценты на многомиллиардный капитал, вы все равно станете богаче за определенный период времени, чем человек с миллионом, создавший сверхприбыльную компанию и работающий как белка в колесе. В этом примере есть еще одна показательная фигура — Средняков. Это человек, живущий от зарплаты до зарплаты.
Он не становится беднее, но и не становится богаче. Хотя он находится в ситуации, когда ему гораздо легче, чем Васе или Ивану, начать инвестировать, стремиться к жизни, в которой «деньги делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги…. С другой стороны, ему легче, чем Игорю или, тем более, Вагиту, оказаться в той ситуации, в которой оказались Вася и Иван. Что бы человек ни делал, он все равно «увязает» в своем финансовом положении. А для среднего класса, живущего от зарплаты до зарплаты, их намерения играют ключевую роль. Почему и как бороться с неравенством Широко распространено мнение, что высокий уровень неравенства препятствует «подъему общества», тормозит экономическое развитие и угрожает социальной стабильности хотя это не доказано.
Однако неоспоримым является тот факт, что экономическое неравенство порождает недовольство среди беднейших слоев общества. Очевидно, что правительства должны обратиться к этим группам и принять меры по борьбе с неравенством. Наиболее эффективными мерами являются: бесплатное медицинское обслуживание и образование; пособия для малообеспеченных групп населения; развитие инфраструктуры в селах дороги, электрификация, газификация и т. Нужно ли нам бороться с неравенством? Существует также мнение, что с неравенством не нужно бороться, потому что люди реагируют на неравенство не так сильно, как на несправедливость. Стоит понимать, что неравенство и несправедливость — это разные понятия.
И они часто путаются. Существует множество различных исследований на эту тему, которые показывают, что люди предпочитают справедливое неравенство несправедливому равенству. Подумайте над такой формулировкой. Когда люди оказываются в обществе, где все равны, многие испытывают обиду и раздражение, потому что тот, кто работает больше других, не получает за это вознаграждения, а тот, кто самый ленивый, получает незаслуженную награду. Вы согласны, что это несправедливо? Равенство неестественно.
Вот почему важно бороться не с неравенством в обществе, а с несправедливостью. Конечно, сильные должны помогать слабым, давая им то, в чем они нуждаются. Однако нельзя допускать чрезмерного выравнивания, иначе это убьет мотивацию активных и талантливых людей.
А значит, появляется задача улучшения модели рейтингования заемщиков. В качестве примера возьмем датасет с наблюдениями по количественным и качественным характеристикам заемщиков на протяжении экономического цикла и более, для которых проставлен признак дефолта.
В таблице ниже представлен пример маркированных данных. Необходимо преобразовать качественные показатели. Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным. Однако, в бизнесе не всегда важные показатели являются числовыми. Поэтому используют различные способы кодирования переменных.
В данной задаче применили WOE-преобразование. Такой подход позволяет придать значимость признаку в формате числа WOE-вес и включить его в набор факторов для обучения модели прогнозирования. Важно, чтобы значения показателей были ранжированы, где А — лучшее значение, B — хорошее значение, С — удовлетворительное значение и т. WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений. Для прогнозирования использую логистическую модель.
При равном распределении десяти буханок на пятерых, коэффициент неравенства будет равен нулю. Если же распределить хлеб как 0-1-2-3-4, то коэффициент составит уже 0,4 Теперь можно примерно понимать, что собой представляют реальные цифры. А они таковы. РСФСР на 1991 - 0,27. Всем успехов в понимании!
Что такое коэффициент Джинни и как его применять в маркетинге
| Коэффициент Джинни и кривая Лоренца | Иногда используется процентное представление этого коэффициента, называемое индексом Джини (значение варьируется от 0% до 100%). |
| Коэффициент Джини (распределение дохода) | К примеру, пять лет тому назад коэффициент Джинни для нашей страны измерялся в 25 единиц. |
В России зафиксирован рост доходного неравенства
| Коэффициент Джини — Рувики: Интернет-энциклопедия | коэффициент концентрации доходов Джинни, характеризующий степень неравенства в распределении доходов населения, определяется на основании кривой Лоренца. |
| Коэффициент Джини — Рувики: Интернет-энциклопедия | Текст научной работы на тему «Неравенство доходов и коэффициент Джини в России». |
| Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора | Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. |
| Коэффициент джини в России | Income and wealth inequality remains a global concern with varying levels of disparity seen across countries. The Gini coefficient, a measure used by economists, offers a numerical representation of. |
| Коэффициент Джини по странам и в России. Кривая Лоренца. Пример по годам | Коэффициент Джинни (универсальный показатель неравенства доходов граждан, их концентрации, где 0 – абсолютное равенство, а 1 – абсолютное неравенство) вырос в 2023 г. |
Пример расчета коэффициента Лоренца и коэффициента Джини
Thus, placing the most relevant feature at the root node and further traversing down by splitting the nodes. As we move further down the tree, the level of impurity or uncertainty decreases, thus leading to a better classification or best split at every node. Splitting measures such as Information gain, Gini Index, etc. Information gain is based on the concept of entropy, which is the degree of uncertainty, impurity or disorder.
Information gain aims to reduce the level of entropy starting from the root node to the leaf nodes. Relevance of Entropy Entropy is a measure of the disorder or the measure of the impurity in a dataset.
Мне кажется, что в ней проще запутаться, а получается ровно то же самое. Чтобы проверить себя, решите задачу. Ответ и решение под спойлерами: Задача Предположим, что в некоторой стране N проживают три группы населения: бедные, средний класс и богатые.
Группы равны по численности жителей, но различаются по уровню дохода: средний класс зарабатывает в два раза больше, чем бедные, а богатые зарабатывают в два раза больше, чем средний класс. Внутри групп доходы распределены равномерно. Нарисуйте график кривой Лоренца и рассчитайте коэффициент Джини.
One important difference is that, while zero consumption is not a feasible value — people must consume something to survive — a zero income is a feasible value. A common example here is retired people who are using their savings: they may have a very low, or even zero, income, but still have a high level of consumption. Conversely, at the top end of the distribution, consumption is typically lower than income. The gap rises with income, with households generally saving a higher share of their income the richer they are. For both these reasons, the distribution of consumption is generally more equal than the distribution of income. There are a number of other ways in which comparability across surveys can be limited.
Недостатки коэффициента Джини В разделе не хватает ссылок на источники см. 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.
Коэффициент Джини: формула неравенства
As we move further down the tree, the level of impurity or uncertainty decreases, thus leading to a better classification or best split at every node. Splitting measures such as Information gain, Gini Index, etc. Information gain is based on the concept of entropy, which is the degree of uncertainty, impurity or disorder. Information gain aims to reduce the level of entropy starting from the root node to the leaf nodes. Relevance of Entropy Entropy is a measure of the disorder or the measure of the impurity in a dataset. The Gini Index is a tool that aims to decrease the level of entropy from the dataset.
Допустим, что все жители страны получают одинаковую зарплату, в этом случае график будет выглядеть следующим образом: Диаграмма 1. Это полностью равномерное распределение доходов. В противоположном случае, если предположить, что зарплату получает один человек, а все остальные работают бесплатно, коэффициент Джини будет равен единице, и график концентрации доходов будет выглядеть так: Диаграмма 2. Абсолютное неравенство доходов В реальности распределение доходов обычно выглядит следующим образом: Диаграмма 3. Распределение доходов Фиолетовая кривая здесь — график долей дохода каждой группы жителей в нашем случае - работников в совокупном доходе. Фигура, образованная пересечением красной прямой линии и фиолетовой кривой, это и есть неравенство распределения доходов.
Это свидетельство полного дисбаланса между бедными и богатыми в обществе. Для детального расчета используют специальную формулу Брауна по которой можно рассчитать коэффициент Джини и составить рейтинг внутри страны, который распределен как по годам, так и по регионам на карте. После получения этих цифр можно сопоставить рейтинг разных стран. Актуальные показатели Коэффициент Джини рассчитывается и в России. Эти цифры можно найти на страницах официального сайта Росстата. Здесь представлены следующие показатели, вплоть до 2018 года. По годам Распределенный за весь период существования России, как самостоятельного государства, коэффициент Джини выглядит следующим образом: В 1992 год он составил 0,289.
В России картина чуть лучше , но и у нас проблема неравенства стоит остро. Малая часть населения получает львиную долю благ, тогда как большинство делит остатки. Чтобы оценить экономическое неравенство, используют коэффициент Джини. Это статистический показатель, который говорит о степени расслоения общества по какому-то признаку, чаще всего речь идет о доходах и богатстве людей. Рассмотрим этот показатель, а также кривую Лоренца, и узнаем, что они говорят об экономике страны. Рассылка Т—Ж о мире инвестиций Лайфхаки о том, как делать деньги из денег, — в вашей почте раз в неделю.
ОЭСР: богатые выиграли от кризиса, неравенство растет
Коэффициент Джинни (универсальный показатель неравенства доходов граждан, их концентрации, где 0 – абсолютное равенство, а 1 – абсолютное неравенство) вырос в 2023 г. В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач. 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. How to compute the Gini coefficient for income distribution, measures of income equality/inequality. Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле.
Кривая Лоренца и коэффициент Джинни
В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. Иногда используется процентное представление этого коэффициента, называемое индексом Джини (значение варьируется от 0% до 100%). Коэффициент Джини рассчитывается на основе кумулятивной доли населения и кумулятивной доли дохода. 0,409, т.е. неравенство в распределении дохода в 1998 г. несколько уменьшилось. Статьи по ключевому слову «коэффициент Джинни».
Как высчитывается коэффициент Джинни и что это такое (для чайников)?
Изучая проблемы неравенства, экономисты рассчитывают коэффициент Джини. Коэффициент, как и предсказывали пророки киберпанка. В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel. Коэффициент, как и предсказывали пророки киберпанка.
Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
The entropy is measured to reduce the uncertainty that comes with more impurity. In the image, the x-axis represents the data values and the y-axis represents the value of entropy. Therefore, at both extremes left and right , there is no entropy impurity as each class has all the elements that belong to that class. It is clear from our observation that both the extremes left and right are pure with no entropy. We will make the decision tree model be given a particular set of data that is readable for the machine.
Now, let us calculate Gini Index for past trend, open interest, trading volume and return in the following manner with the example data: Past Trend.
Так образуется специфическая «ловушка бедности», которая не позволяет обществу полноценно развиваться. Передовые страны, которые входят в рейтинги самых лучших по разным показателям, стараются устранить это негативное явление. Так, например, в Норвегии, за последние 15 лет коэффициент Джини стремится вниз — он уменьшился с 0,4 до 0,2, то есть в 2 раза. Обобщая, в случае этой скандинавской страны можно утверждать, что количество бедных здесь снизилось вдвое. И такая картина наблюдается во многих развитых странах. А вот бедные и медленно развивающиеся страны, к сожалению, демонстрируют обратную тенденцию. Естественно, чтобы отслеживать этот параметр, нужно найти это число и контролировать его изменение ежегодно. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей.
One important difference is that, while zero consumption is not a feasible value — people must consume something to survive — a zero income is a feasible value. A common example here is retired people who are using their savings: they may have a very low, or even zero, income, but still have a high level of consumption. Conversely, at the top end of the distribution, consumption is typically lower than income. The gap rises with income, with households generally saving a higher share of their income the richer they are. For both these reasons, the distribution of consumption is generally more equal than the distribution of income. There are a number of other ways in which comparability across surveys can be limited.
А как обстоят дела в России? Поговорим далее об этом. В последнее время идёт широкая дискуссия по поводу неравенства зарплат в России. Упоминаются директора крупных государственных предприятий, Миллер, Сечин, Греф, называются их зарплаты и бонусы. Они огромные, исчисляются миллионами долларов. На основании этого оппозиционные СМИ пытаются убедить читателей и зрителей в том, что в России жуткое социальное неравенство. Якобы богатые получают много и богатеют, а бедные получают мало и беднеют. Разберём эту тему на основе чётких экономических показателей. Изучим неравенство зарплат в других странах мира, в России, и в отдельных её регионах, в том числе в Крыму. Смотреть видео программы на телеканале Крым-24. Архив выпусков. Мерой зарплатного неравенства является коэффициент Джинни. Для его расчёта нужна высшая математика, в частности, кривая Лоренца, но погружаться в подробности не буду, чтобы не усложнять. Скажу главную мысль. Коэффициент Джинни может быть от нуля до 1.
Коэффициент джини в России
Росстат отчитался, что коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее. Коэффициент Джини Всемирного банка - CIA World Factbook. Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. Коэффициент Джинни показывает соотношение доходов 10 процентов самых богатых к 10 процентам самых бедных.