Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Коэффициент Джини Всемирного банка - CIA World Factbook. World Development Indicators (WDI) is the primary World Bank collection of development indicators, compiled from officially recognized international sources. It presents the most current and accurate global development data available, and includes national, regional and global estimates. [Note: Even. В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос.
Вы точно человек?
| Коэффициент Джини — Рувики: Интернет-энциклопедия | Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. |
| Коэффициент Джини — Википедия Переиздание // WIKI 2 | В 2023 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) составил 0,403, сообщил Росстат. |
| Коэффициент Джини. Большая российская энциклопедия | Кроме того, коэффициент Джини используется для анализа распределения богатства в стране, но не показывает ее общий доход. |
| Задача №77. Расчёт коэффициента Джини | По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом. |
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
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. При абсолютном равенстве он достигает нуля. Системы прогрессивного налогообложения и трансфертных платежей приближают " кривую Лоренца " к биссектрисе.
Суть коэффициента Джини В стране, в которой каждый житель имеет одинаковый доход, коэффициент Джини дохода будет равен 0. Страна, в которой один резидент получил весь доход, а все остальные ничего не заработал, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 1. Тот же анализ может быть применен к распределению богатства «коэффициент Джини богатства» , но поскольку богатство труднее измерить, чем доход, коэффициенты Джини обычно относятся к доходу и выглядят просто как «коэффициент Джини» или «индекс Джини», без указания того, что они относятся к доходу. Коэффициенты богатства Джини, как правило, намного выше, чем для дохода. Коэффициент Джини — важный инструмент для анализа распределения доходов или богатства в стране или регионе, но его не следует принимать за абсолютное измерение дохода или богатства. По данным ОЭСР , в стране с высоким и низким уровнем доходов может быть один и тот же коэффициент Джини, если доходы распределяются одинаково внутри каждой из них: в Турции и США в 2016 году коэффициенты Джини по доходам составляли около 0,39-0,40. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представляется графически через кривую Лоренца, которая показывает распределение доходов или богатства путем нанесения процентиля населения по доходу на горизонтальную ось и совокупного дохода на вертикальной оси. Коэффициент Джини равен площади под линией полного равенства 0,5 по определению за вычетом площади под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией полного равенства. Другими словами, это вдвое больше площади между кривой Лоренца и линией полного равенства. Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2. Вычитая это число из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которое затем делим на 0,5. Эта цифра представляет собой чрезвычайно высокое неравенство. Другой способ восприятия коэффициента Джини — это показатель отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально равной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем меньше равноправия в обществе.
В итоге мы создали три столбца: первый — рейтинг риска от 1 до 10, второй — сумма денег, которую претендовала группа полисов в одной модели, и второй столбец — то же самое, но результат второго модель. Итак, кадр данных выглядит так: Следующий код генерирует область, которая будет отображаться на кривой Лоренца для каждого результата модели. Теперь в DataFrame добавлены столбцы. Выводы: С точки зрения примера, индекс Джини показывает, что модель A лучше с точки зрения результатов, чем модель B. Вы также можете видеть на кривой Лоренца, что модель A предсказывает более высокую группу риска, больше денег, чем модель B. И, конечно же, коэффициент площади модели А больше коэффициента модели В, а значит, дисперсия фактический рейтинг модели при прогнозировании рискованной политики лучше. Индекс Джини с кривой Лоренца также может быть эффективен при сравнении результатов двух моделей.
Это следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении России. Чем ближе показатель к нулю, тем меньше доходное неравенство. Кандидат экономических наук, доцент кафедры корпоративных финансов и корпоративного управления Финансового университета при Правительстве РФ Ольга Борисова объяснила в беседе с «Новыми Известиями», что у усиления такого неравенства есть несколько причин. Кратковременное сокращение доходов персонала, работающего на начало 2023 г. Значительное их количество закрывало свои точки в России, отправляя персонал в отпуск или переводя на выплаты МРОТ на неопределенный срок, пока не находили фирму-покупателя в стране.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
| Неравенство и бедность | Кроме того, коэффициент Джини используется для анализа распределения богатства в стране, но не показывает ее общий доход. |
| Коэффициент Джини — Википедия Переиздание // WIKI 2 | 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. |
| Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства | Есть ещё коэффициент/индекс Джини (Gini impurity), который используется в решающих деревьях при выборе расщепления. |
| Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение - | Значение площади фигуры между синей прямой и красной параболой и есть коэффициент неравенства Джини. |
| РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | 29.02.2024 | Крым.Ньюз | Коэффициент Джини является основным широко используемым показателем для измерения неравенства распределения доходов в обществе. |
Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат
Коэффициент Джини, показатель, используемый в статистике для оценки степени концентрации изучаемого признака или неравномерности его распределения. Тут уместно провести параллели с коэффициентом Джини, который показывает имущественное расслоение населения. Коэффициент Джини Всемирного банка - CIA World Factbook.
Коэффициент Джини
- Частный случай кривой Лоренца и коэффициента Джини: попарное сравнение.
- Индекс Джини | Investor's wiki
- Индекс Джини
- Социальное неравенство. Индекс Джини
Коэффициент Джини: формула неравенства
Основным преимуществом коэффициента Джини является то, что он является показателем неравенства, рассчитанного посредством анализа коэффициентов, а не переменной. 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 – это показатель степени неравенства в доходах, который принимает значения от 0 до 1, где 0 – абсолютное равенство и 1 – абсолютное неравенство». Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР. Коэффициент концентрации доходов, или индекс Джини, может быть рассчитан и с помощью других методик. Значение площади фигуры между синей прямой и красной параболой и есть коэффициент неравенства Джини.
Публикации
- Как рассчитывать коэффициент Джини — Лицей имени Вернадского
- Как рассчитать коэффициент Джини в Excel (с примером)
- Коэффициент Джини. Большая российская энциклопедия
- Неравенство в доходах: о чем говорят кривая Лоренца и коэффициент Джини
- Gini Coefficient
- Из Википедии — свободной энциклопедии
Коэффициент Джини: все ли равны?
World Development Indicators (WDI) is the primary World Bank collection of development indicators, compiled from officially recognized international sources. It presents the most current and accurate global development data available, and includes national, regional and global estimates. [Note: Even. Коэффициент Джини равен площади под линией совершенного равенства (0,5 по определению) минус площадь под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией совершенного равенства. В России по итогам 2023 года вырос показатель доходного неравенства среди граждан, так называемый "коэффициент Джини".
Индекс Джини в странах мира
Отдельное значение — коэффициент Джини — показывает индекс концентрации доходов. 10%, 30% населения, коэффициент Джини для распределения богатства) Россия опережает любую другую крупную страну. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов). Коэффициент концентрации Джини (G) используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]. В 2023 году Росстат зафиксировал увеличение коэффициента Джини, отражающего уровень концентрации доходов в стране, до 0,403, в сравнении с предыдущим годом, когда он составлял 0,395.
Как сравнить результаты моделей с использованием индекса Джини и кривой Лоренца
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. Численно коэффициент равен площади фигуры, образованной линией абсолютного равенства и кривой Лоренца.
Он позволяет оценить эффективность политик и мер, направленных на снижение неравенства и создание более справедливого общества. Использование коэффициента Джини позволяет не только оценить уровень неравенства доходов, но и выявить его причины и последствия. Это помогает разрабатывать более эффективные политики и меры по снижению неравенства и созданию более справедливого и устойчивого общества. Тенденции неравенства доходов в России Неравенство доходов в России является одной из важных проблем современного общества. В последние десятилетия наблюдаются определенные тенденции, которые влияют на распределение доходов в стране. Увеличение неравенства доходов Согласно данным, неравенство доходов в России увеличивается. Коэффициент Джини, который используется для измерения неравенства, показывает, что разрыв между богатыми и бедными слоями населения становится все больше. Это связано с различными факторами, такими как экономический рост, изменение структуры занятости, налоговая политика и другие.
Рост доходов верхних слоев населения Одной из основных причин увеличения неравенства доходов в России является рост доходов верхних слоев населения. Богатые люди получают все больше доходов, в то время как доходы бедных слоев населения остаются на относительно низком уровне. Это связано с ростом доходов от предпринимательской деятельности, инвестиций и других источников. Увеличение разрыва между городом и сельской местностью Неравенство доходов также проявляется в разрыве между городом и сельской местностью. В городах доходы обычно выше, чем в сельской местности, что приводит к увеличению разрыва между этими регионами. Это связано с различиями в доступе к образованию, здравоохранению, инфраструктуре и другим ресурсам. Влияние социальных и экономических факторов Неравенство доходов в России также зависит от различных социальных и экономических факторов. Например, образование, профессия, возраст, пол и другие факторы могут влиять на доходы людей. Также важную роль играют налоговая политика, социальные программы и другие государственные меры, направленные на снижение неравенства. В целом, тенденции неравенства доходов в России указывают на необходимость принятия мер для снижения разрыва между богатыми и бедными слоями населения.
Это может включать в себя улучшение доступа к образованию и здравоохранению, создание равных возможностей для всех граждан, реформу налоговой системы и другие меры, направленные на создание более справедливого общества. Факторы, влияющие на неравенство доходов в России Неравенство доходов в России обусловлено множеством факторов, которые влияют на распределение доходов между различными слоями населения. Ниже приведены некоторые из основных факторов, которые оказывают влияние на неравенство доходов в России: Различия в заработной плате Одним из основных факторов, влияющих на неравенство доходов, являются различия в заработной плате. В России существует значительное различие в заработной плате между разными профессиями и отраслями экономики. Некоторые профессии, такие как финансовые специалисты и менеджеры, получают значительно более высокую заработную плату, чем рабочие в сфере обслуживания или сельском хозяйстве.
Популярной является точка зрения, что прогрессивные налоги являются более справедливыми, а регрессивные менее справедливыми.
Но эта точка зрения ошибочна. Как мы показали раньше, все зависит от того, в рамках какой системы моральных ценностей мы будем говорить о справедливости. Рассмотрим простой пример. Налоговая шкала является регрессивной — средняя ставка падает при росте дохода. Но является ли она несправедливой? Посчитаем сумму налога, уплаченную каждым индивидом.
В результате индивид, зарабатывающий больше, платит и большую сумму налога. И в чем же здесь несправедливость? Для оценки справедливости налоговой системы выделяются следующие постулаты: Принцип получаемых выгод: индивиды должны платить налоги в соответствии с выгодой, которую они извлекают из услуг государства. На этом принципе может быть основана идея, что богатые люди должны платить больше налогов, чем бедные. Поскольку государство является предоставителем общественных благ и гарантом прав собственности, богатые люди извлекают больше выгод от государства, чем бедные, потому что у них есть больше собственности. Также этот принцип оправдывает идею программ по борьбе с бедностью за счет богатых.
Все мы хотим жить в обществе, которое не испытывает революций и социальных потрясений из-за неприемлемого уровня жизни беднейших слоев населения. Поэтому идея помощи бедным за счет богатых кажется оправданной. Принципы платежеспособности: горизонтальная справедливость и вертикальная справедливость. Горизонтальная справедливость означает, что индивиды с одинаковыми доходами должны платить одинаковые налоги. Вертикальная справедливость означает, что индивиды с более высокими доходами должны платить более высокие налоги. Как мы увидели из примера выше, этим принципам может соответствовать не только прогрессивная система налогообложения, но и регрессивная.
В зависимости от того, каким образом налоги собираются в государственный бюджет, различают прямые и косвенные налоги. Прямые налоги — это налоги, которые уплачивает тот, кто является носителем налога. Например, налог на прибыль является прямым налогом, потому что его оплачивает фирма, которая получает эту прибыль. Подоходный налог является прямым налогом, поскольку его уплачивает индивид, который получает налогооблагаемый доход. Косвенные налоги — это налоги, которые уплачивает тот, кто не является носителем налога. Например, акцизы на алкоголь и сигареты уплачивают фирмы.
Однако носителем налога в этом случае является потребитель, потому что акцизы «сидят» в цене товаров, покупаемых потребителем. Косвенными налогами в России являются НДС налог на добавленную стоимость и акцизы. Все косвенные налоги являются регрессивными по отношению к доходам покупателей. Какие налоги являются более популярными: прямые или косвенные? Ответ заключается в том, что косвенные налоги легче собрать, поскольку фактически они вводятся на расходы потребителей. Прямые налоги собрать тяжелее, потому что они вводятся преимущественно на доходы, и в этом случае индивиды имеют стимулы к уклонению от налогов путем сокрытия доходов.
Поэтому косвенные налоги более популярны в государствах с неразвитыми институтами, где индивиды могут и хотят уклоняться от налогов. Еще одним эффектом, который оказывают прямые или косвенные налоги на экономику, являются стимулы индивидов к сбережениям.
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.
Индекс Джини в странах мира
Ведь именно государство призвано сглаживать неравенство в доходах населения, чтобы не допустить чрезмерного социального расслоения и напряжённости в обществе. Однако чрезмерное вмешательство государства в перераспределение и выравнивание доходов заметно снижает эффективность производства, поскольку растущие налоги подавляют интерес бизнесменов к предпринимательской активности, а всевозрастающая социальная помощь бедным слоям населения снижает у них тягу к поиску работы и энергичному труду. На первый взгляд, равенство выглядит более справедливым и соблазнительным, но, как мы уже говорили, оно подрывает стимулы к труду как у «богатых», так и у «бедных», и позволяет приспосабливаться менее способным и менее трудолюбивым жить за счёт других. Рисунок 1 — Противоречие между равенством и эффективностью в рыночной экономике Сталкиваясь с этим противоречием, каждое общество должно решить для себя два главных вопроса. Разные ответы на эти вопросы раскрывают и одно из главных различий между капитализмом и социализмом.
Тем не менее, проблему оптимальности размеров перераспределения доходов государством вынуждены решать многие общества. Необходимо помнить, что вмешательство государства должно быть осторожным и гибким. Что же касается неравенства доходов, то получается, что оно не только неизбежно, но даже необходимо. Для поощрения трудовой активности людей: чтобы расслабленные и ленивые хотели брать пример с усердных и волевых.
Кривая Лоренца С целью оценки эффективности своего вмешательства государство должно иметь возможность объективно оценить степень неравенства в распределении доходов различных групп населения страны. На сегодняшний день для этого используют модель американского экономиста Макса Лоренца. Кривая Лоренца иногда её называют «лук Лоренца» иллюстрирует, насколько велико расслоение доходов в обществе. Рассмотрим построение кривой Лоренца на условном примере.
Разделим всё население страны на четыре условные группы по уровню доходов.
Заключение Введение В макроэкономике неравенство доходов является одной из важных тем, которая привлекает большое внимание исследователей и общественности. Неравенство доходов означает различия в распределении доходов между разными группами населения. Это явление имеет глобальный характер и влияет на экономическую стабильность и социальную справедливость. В данной лекции мы рассмотрим понятие неравенства доходов, его измерение с помощью коэффициента Джини, а также рассмотрим тенденции неравенства доходов в России, факторы, влияющие на него, и возможные меры по снижению неравенства.
Нужна помощь в написании работы? Написание учебной работы за 1 день от 100 рублей. Посмотрите отзывы наших клиентов и узнайте стоимость вашей работы. Подробнее Понятие неравенства доходов Неравенство доходов — это различия в распределении доходов между разными группами населения в обществе. Оно отражает неравномерность доступа к экономическим ресурсам и возможностям для удовлетворения своих потребностей.
Неравенство доходов может быть измерено различными показателями, такими как средний доход, медианный доход, коэффициент Джини и другие. Они позволяют оценить степень неравенства и сравнить его между разными странами или внутри одной страны в разные периоды времени. Неравенство доходов имеет важное значение для экономического и социального развития общества. Высокий уровень неравенства может привести к социальным конфликтам, ухудшению здоровья и образования, низкому уровню социальной мобильности и другим негативным последствиям. Понимание и изучение неравенства доходов позволяет разрабатывать политики и меры, направленные на снижение неравенства и создание более справедливого и устойчивого общества.
Коэффициент Джини и его роль в измерении неравенства доходов Коэффициент Джини — это статистический показатель, который используется для измерения уровня неравенства доходов в обществе. Он представляет собой числовое значение от 0 до 1, где 0 означает полную равенство доходов когда все люди имеют одинаковый доход , а 1 означает полную неравенство доходов когда один человек получает все доходы, а остальные не получают ничего. Коэффициент Джини рассчитывается на основе кумулятивной доли населения и кумулятивной доли дохода. Для его расчета необходимо упорядочить население по возрастанию доходов и построить кривую Лоренца, которая отображает накопленную долю населения по накопленной доле дохода. Чем ближе коэффициент Джини к 1, тем выше уровень неравенства доходов в обществе.
Если коэффициент Джини равен 0, это означает, что все люди имеют одинаковый доход и неравенство доходов отсутствует. Коэффициент Джини является важным инструментом для измерения и сравнения уровня неравенства доходов между разными странами или внутри одной страны в разные периоды времени. Он позволяет оценить эффективность политик и мер, направленных на снижение неравенства и создание более справедливого общества. Использование коэффициента Джини позволяет не только оценить уровень неравенства доходов, но и выявить его причины и последствия.
Разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году, он часто служит индикатором экономического неравенства ,. Значения выше 1 теоретически возможны из-за отрицательного дохода или богатства. Понимание индекса Джини Страна, в которой все жители имеют одинаковый доход, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 0. И наоборот, страна, в которой один житель получает весь доход, а все остальные ничего не зарабатывают, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 1. Тот же анализ можно применить к распределению богатства «коэффициент Джини богатства» , но поскольку богатство измерить труднее, чем доход, коэффициенты Джини обычно относятся к доходу и появляются просто как «коэффициент Джини» или «индекс Джини», без указав, что они относятся к доходам. Коэффициент Джини для богатства, как правило, намного выше, чем для дохода.
Коэффициент Джини является важным инструментом для анализа распределения дохода или богатства в стране или регионе, но его не следует путать с абсолютным измерением дохода или богатства. Страна с высоким доходом и страна с низким доходом могут иметь одинаковый коэффициент Джини, если доходы распределяются одинаково внутри каждой из них: например, в Турции и США коэффициент Джини дохода составляет около 0,39—0,40, согласно Организация экономического сотрудничества и развития ОЭСР ,. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представляется графически в виде кривой Лоренца ,. Коэффициент Джини равен площади под линией совершенного равенства 0,5 по определению минус площадь под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией совершенного равенства. Другими словами, это удвоенная площадь между кривой Лоренца и линией идеального равенства. Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2. Вычитая эту цифру из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которую затем делим на 0,5. Другой способ представить коэффициент Джини как меру отклонения от идеального равенства.
Один из способов искоренения неравенства доходов предполагает поддержку со стороны государства систем здравоохранения, социального обеспечения и образования. В этом случае люди с меньшими доходами могут получить удовлетворительное физическое состояние, уверенность в завтрашнем дне и образование. Такой подход предоставляет необходимые условия для жизни всем. Другой путь борьбы с неравенством предполагает изменения в налоговой системе и, в частности, системе прогрессивного подоходного налога. В этом отношении есть существенная разница в применяемых нормах разных стран, диапазон процентных ставок в разных странах отличается. Число российских миллионеров, чьё состояние превышает 100 миллионов долларов, к 2017 году вырастет на 76 процентов. Сейчас в нашей стране 2,1 тысячи таких centa-миллионеров. А во всем мире - 63 тысячи человек. Их общее состояние оценивается в 39,9 триллиона долларов.
Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
Коэффициент используется в скоринговых моделях и машинном обучении в таких секторах, как банковское кредитование, страхование, маркетинг. Коэффициент Джини — статистический показатель меры расслоения доходов или богатства общества. Измеряется по шкале от 0 до 1, где ноль означает полное равенство, а единица — полное неравенство. Нулевое значение будет в стране или в регионе, в которой абсолютно у всех одинаковый доход.
Даже если обычно при виде формул у читателя начинается паническая атака, в этот раз можно не бояться: в этой формуле нет ничего страшного. Итак: G — коэффициент Джини; Xi — доля i-ой группы в составе населения у нас всего 5 групп: бедные, ниже среднего, средние, выше среднего и богатые. Мы помним, что мы начинаем считать от бедных к богатым, соответственно X1 — бедные, X2 — люди с доходом ниже среднего, X3 — люди со средним доходом и так далее до X5 — богатые люди; Yi — доля i-ой группы в объеме доходов или сколько процентов от общих доходов зарабатывает i-ая группа; cumYi — кумулированная накопленная доля дохода i-ой группы в составе населения. Вернемся к таблице распределения дохода и рассчитаем коэффициент Джини. Таблица 2. Структура населения Казыстана и данные для расчета индекса Джини i.
Так, например, индекс: легко рассчитывается при наличии небольшого количества статистической информации; предоставляет обобщенную, не персонифицированную информацию; позволяет сравнивать страны независимо от масштаба; универсален. Индекс Джини получил широкое признание как универсальный метод оценки неравенства распределения доходов в экономике, индекс рассчитывают многие страны и международные организации для оценки неравенства. Ниже приведена карта мира с распределением стран по индексу неравенства. Источник: Всемирный Банк, 2018 год Как можно увидеть, в развитых странах индекс неравенства находится на уровне от низкого до среднего. Это обусловлено как социальной ролью государства в таких странах, осуществляющего прямую поддержку слоев населения с низкими доходами, так и часто применяемой в развитых странах прогрессивной ставкой налогообложения, являющейся универсальным выравнивающим механизмом. По данным Всемирного Банка первые 15 стран с самым высоким неравенством выглядят так: Здесь любопытно нахождение США на 15 месте. Впрочем, ни для кого не секрет что в США достаточно большое расслоение в доходах.
Это плата за высокую эффективность экономики. Рейтинг приведен на основе данных за 2019 год, так как за более поздние периоды данные неполные.
Динамика индекса Джини. Например, в конце 90-х россияне в опросе «Интерфакс-АИФ» называли такие причины неравенства: 32 Спустя 20 лет изменилось немногое. Часто кажется, что бедность — это трущобы, лохмотья и похлёбка на воде. Но в действительности бедными считаются люди, уровень дохода которых позволяет только поддерживать прожиточный минимум. Различают прожиточный и минимум физического выживания.
Прожиточный минимум — минимальный уровень стандарта жизни, принятый в стране или регионе. Раньше в России прожиточный минимум привязывался к продуктовой потребительской корзине. Теперь в него закладывают ещё товары длительного пользования и услуги. На начало 2019 года прожиточный минимум в России — 10 тысяч рублей. Вот как он изменялся с 2013 года: 32 На душу населения в тыс. И это явственно ощущается многими. Россияне в целом не согласны с расчётами Росстата — люди относят к бедным тех, чей месячный доход на человека меньше 15 500 рублей.
Минимальный доход, по их мнению, зависит от размера населенного пункта: 32 На душу населения в тыс. Это 43 млн человек. В России количество бедных различается по регионам. Оценить уровень жизни человека можно и по расходам на питание. Чем они меньше, тем больше остаётся свободных средств на образование, инвестиции или организацию бизнеса. Исследователи Государственного университета Вашингтона посчитали, какой процент дохода люди расходуют на еду в мире: Рис. Доля трат на продукты по странам мира.
Деньги притягивают деньги, поэтому, как ни грустно это звучит, то, где мы окажемся в будущем, зависит от стартовых условий, которые были у нас в прошлом. За 2018 год самые крупные состояния увеличились на 900 млрд долларов, то есть богатейшие люди планеты ежедневно зарабатывали 2,5 млрд долларов. Количество миллиардеров тоже выросло, и сегодня их больше двух тысяч человек.
Help/Feedback
- Информация
- Машинное обучение
- Машинное обучение
- С 1 декабря 2014 года
- РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
Экономика. 10 класс
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. Запишу факторы в отдельный лист для удобства. Однако, в ходе анализа модели было предложено рассмотреть возможность добавления нового фактора — F18.
Так, например, в практике статистики при изучении дифференциации населения по доходам выделяют пять групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими. Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации.
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? 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.
Индекс Джини это процентный аналог коэффициента Джини. Эта статистическая модель была предложена и разработана итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини 1884—1965 и опубликована в 1912 году в его знаменитом труде «Вариативность и изменчивость признака» «Изменчивость и непостоянство».
Задача №77. Расчёт коэффициента Джини
Коэффициент Джини (Gini coefficient) – количественный показатель, отражающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. Коэффициент Джинни показывает степень отклонения фактического объема распределения доходов населения от линии их равномерного распределения. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. Коэффициент концентрации Джини (G) используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]. Коэффициент Джини равен площади под линией совершенного равенства (0,5 по определению) минус площадь под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией совершенного равенства. В этом информативном видеоролике вы узнаете о коэффициенте Джини и о том, что он говорит нам о неравенстве доходов.
Как рассчитывать коэффициент Джини
| Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора | Коэффициент Джини может принимать значения от нуля до единицы (0÷1), расположенные между идеальной прямой равномерного распределения и кривой Лоренца. |
| Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора | Коэффициент Джини открывает глаза и показывает социально-финансовые диспропорции внутри страны и по миру. |
| Коэффициент джини в России: статистика, динамика, прогноз | Помимо Коэффициента Джини и Децильного коэффициента, народ постоянно пытается придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы, так или иначе, отражали неравенство. |
| Что бы сделал Робин Гуд? | 10%, 30% населения, коэффициент Джини для распределения богатства) Россия опережает любую другую крупную страну. |