Индекс Джини (или коэффициент Джини) — это мера распределения доходов среди населения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году.
Кривая Лоренца и индекс Джини - измеряем неравенство доходов
Анализ динамики глобального индекса Джини за последние два века подтверждает выводы об усиливающемся мировом неравенстве. Облигации0. Акции0. Индексы0. При этом в России индекс Джинни снижается уже много лет подряд. Важные новости. Исследователи установили новый мировой рекорд по производству солнечных элементов CIGS. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. В РФ, по данным конца 2014 года, коэффициент Джини по доходам был равен 0,42, а по имуществу – 0,921, что свидетельствует о высоком уровне общественного неравенства.
Gini Coefficient
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. В статье приводятся конкретные примеры, иллюстрирующие правомерность использования коэффициента Джини и сходных показателей. Gini index from The World Bank: Data. 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.
Индекс Джини и неравенство доходов
| Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) - Набор данных - Хаб открытых данных | Поведение доверительного интервала коэффициента Джини предсказуемо и объяснимо. |
| Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения | 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. |
| Индекс джини - определение термина | Важные новости. Исследователи установили новый мировой рекорд по производству солнечных элементов CIGS. |
Коэффициент Джини: все ли равны?
Статьи по ключевому слову «коэффициент Джини». Gini index or Gini ratio, is a measure of statistical dispersion intended to represent the income inequality or the wealth inequality within a nation or a social group. It was developed by statistician and. Рост экономики и увеличение доходов населения в Москве привели к снижению показателя экономического расслоения общества (индекса Джини) на девять процентных пунктов. Коэффициент Джини является важным инструментом для измерения неравенства доходов, и его анализ позволяет определить тенденции и факторы, влияющие на неравенство. В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос.
Определение индекса Джини
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс? 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.
Методы расчета коэффициента Джини. Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический. 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.
Точность метрики зависит от надежных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая активность присутствуют в каждой стране.
Неформальная экономическая деятельность, как правило, представляет собой большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и в нижней части распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеряемых доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов. Точные данные о богатстве еще сложнее получить из-за популярности налоговых убежищ. Другим недостатком является то, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку Джини пытается отогнать двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до единого числа, она скрывает информацию о «форме» неравенства. В повседневной жизни это было бы аналогично описанию содержимого фотографии исключительно ее длиной по одному краю или простым средним значением яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия среди подгрупп в распределении, такие как распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом ключе понимание демографии может быть важно для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини. Например, большое пенсионное население толкает Джини выше.
У богатых денег больше, соответственно, и возможностей больше. Они увеличивают свое состояние быстрее. Поэтому даже при равных условиях в более выгодном положении остается тот, у кого средств оказалось больше. Но, как говорится, нет ничего не возможного. Если абстрагироваться от размера капитала, и исходить из реальности, то оптимальной позицией будет следующая. Самостоятельность в действиях, анализ доходов и трат, четкий план действий, а также грамотное распределение денег, накопление, откладывание, инвестиции — необходимый минимум на пути к благосостоянию. Подытоживая, следует заметить, что, безусловно, есть много людей, которые считают, что со временем ситуация ухудшится и число бедных будет только расти.
Но если все время придерживаться этой позиции и ничего совсем не делать, то лучше от этого точно не станет. Все в руках человека. Преимущества коэффициента Джини Gini coefficient позволяет: Провести сопоставления по распределению исследуемого признака в совокупностях, разных по числу единиц, и между разными совокупностями. К примеру, в регионах с различной численностью либо между странами. Скорректировать данные по ВВП и среднедушевому доходу. Проследить динамику неравномерного рассредоточения изучаемого признака. Сопоставить также разделение рассматриваемого признака по разнородным группам населения к примеру, для сельчан и горожан. Одним из несомненных достоинств Gini coefficient признается его анонимность.
О чьих доходах идет речь, остается неизвестным, т.
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
FAQ Какой источник информации вы использовали? Насколько можно полагаться на коэффициент Джини при сравнении стран? В целом этот параметр довольно хорош, но есть и нюансы.
The Gini index provides a convenient summary measure of the degree of inequality. Data on the distribution of income or consumption come from nationally representative household surveys.
Where the original data from the household survey were available, they have been used to calculate the income or consumption shares by quintile. Otherwise, shares have been estimated from the best available grouped data. The distribution data have been adjusted for household size, providing a more consistent measure of per capita income or consumption. No adjustment has been made for spatial differences in cost of living within countries, because the data needed for such calculations are generally unavailable.
For further details on the estimation method for low- and middle-income economies, see Ravallion and Chen 1996. Survey year is the year in which the underlying household survey data were collected or, when the data collection period bridged two calendar years, the year in which most of the data were collected.
По сути, это измерение примеси или случайности в точках данных.
Высокий порядок беспорядка означает низкий уровень примесей, позвольте мне упростить. Энтропия рассчитывается между 0 и 1, хотя в зависимости от количества групп или классов, присутствующих в наборе данных, она может быть больше 1, но означает то же значение, то есть более высокий уровень беспорядка. Для простоты интерпретации ограничим значение энтропии между 0 и 1.
На изображении ниже перевернутая U-образная форма показывает изменение энтропии на графике, ось x представляет точки данных, а ось y показывает значение энтропии. Энтропия - самая низкая без беспорядка в крайних точках оба конца и максимум высокий беспорядок в середине графика. Что такое получение информации?
Концепция энтропии играет важную роль в вычислении получения информации. Прирост информации применяется для количественной оценки того, какой признак предоставляет максимальную информацию о классификации на основе понятия энтропии, т. Получение информации представляет собой произведение вероятностей класса с логарифмом, имеющим основание 2 вероятности этого класса, формула для энтропии приведена ниже: Здесь «p» обозначает вероятность того, что это функция энтропии.
Индекс Джини в действии Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе. Если все элементы связаны в один класс, то его можно назвать чистым.
Сущность деревьев решений превалирует в разделении наборов данных на разделы, которые косвенно образуют дерево решений инвертированное с корневыми узлами наверху. Стратифицированная модель дерева решений приводит к конечному результату через проход по узлам деревьев. Здесь каждый узел содержит атрибут функцию , который становится основной причиной дальнейшего разделения в нисходящем направлении. Ты можешь ответить, Как решить, какая функция должна быть расположена в корневом узле Наиболее точная функция, служащая внутренними узлами или листовыми узлами Как разделить дерево Как измерить точность разделения дерева и многое другое. Существуют некоторые фундаментальные параметры расщепления для решения значительных проблем, рассмотренных выше. И да, в рамках этой статьи мы рассмотрим энтропию, индекс Джини, получение информации и их роль в применении техники деревьев решений. В процессе принятия решения участвуют несколько функций, и становится важным учитывать релевантность и последствия каждой функции, таким образом, назначая соответствующую функцию в корневом узле и преодолевая разделение узлов вниз.
Движение вниз ведет к снижению уровня примесей и неопределенности и приводит к лучшей классификации или элитному разделению на каждом узле. Чтобы решить эту же проблему, используются такие показатели разделения, как Энтропия , Информационный прирост, Индекс Джини и т. Определение энтропии «Что такое энтропия? По сути, это измерение примеси или случайности в точках данных. Высокий порядок беспорядка означает низкий уровень примесей, позвольте мне упростить.
Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. 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.