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. 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 perfectly equal. Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок.
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
Работа Бургиньона и Морриссона демонстрирует устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0, 500. Лакнер и Миланович демонстрируют снижение неравенства примерно в начале 21-го века, как и книга Bourguignon 2015 года: Экономическая экспансия в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе стала основной причиной недавнего снижения неравенства в доходах. Хотя неравенство между странами сократилось в последние десятилетия, однако, неравенство внутри стран возросло. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини по доходам каждой страны, для которых CIA World Factbook предоставляет данные: В некоторых из самых бедных стран мира Центральноафриканская Республика одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61, 3 , а во многих самых богатых Дания - самые низкие 28, 8. Тем не менее, взаимосвязь между неравенством в доходах и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и эти отношения со временем менялись. Михаил Моатсос из Утрехтского университета и Джоери Батен из Тюбингенского университета показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько возросло, а затем уменьшилось, поскольку ВВП на душу населения увеличился. В период с 1950 по 1970 год неравенство, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. В период с 1980 по 2000 год неравенство уменьшилось, при этом более высокий ВВП на душу населения резко сократился. Упущения Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. 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.
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. При абсолютном равенстве он достигает нуля.
Бедные становятся еще беднее, им труднее зарабатывать и приумножать свой капитал, чем богатым. Между тем количество миллиардеров растет и это тоже факт. 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.
Если все элементы связаны в один класс, то его можно назвать чистым. Давайте воспринимать критерий индекса Джини, как свойства энтропии, , индекс Джини варьируется между значениями от 0 до 1, где 0 выражает чистоту классификации, то есть все элементы принадлежат указанный класс или существует только один класс. А 1 указывает на случайное распределение элементов по различным классам. Значение индекса Джини 0,5 показывает равное распределение элементов по некоторым классам. При проектировании дерева решений предпочтение будет отдаваться характеристикам, имеющим наименьшее значение индекса Джини. Вы можете изучить другой древовидный алгоритм Случайный лес. Индекс Джини определяется путем вычитания суммы квадратов вероятностей каждого класса из одного, математически индекс Джини может быть выражен как: Где Pi обозначает вероятность того, что элемент будет отнесен к отдельному классу. Алгоритм дерева классификации и регрессии CART »использует метод индекса Джини для создания двоичных разбиений. Кроме того, алгоритмы дерева решений используют информационное усиление для разделения узла, а индекс Джини или энтропия - это путь для взвешивания информационного прироста. Индекс Джини против получения информации Взгляните ниже, чтобы увидеть расхождение между индексом Джини и получением информации. Индекс Джини упрощает реализацию более крупных распределений, в то время как прирост информации предпочитает меньшие распределения с небольшим счетчиком с несколькими конкретными значениями. Индекс Джини оперирует категориальными целевыми переменными в терминах «успех» или «неудача», а выполняет только двоичное разбиение, в отличие от этого прирост информации вычисляет разницу между энтропией до и после разделения и указывает на примеси в классах элементов.
Еще термины по предмету «Экономика труда»
- Данные и Ресурсы
- Индекс Джини в Прикамье снизился на 5,5%
- Рейтинг стран по индексу джини 2023
- Индекс Джини в странах мира
Определение индекса Джини
Экономический рост в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе во многом стал причиной недавнего снижения неравенства доходов. В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , тогда как многие из самых богатых стран Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько увеличивалось, а затем постепенно уменьшалось по мере увеличения ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко увеличилось. Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. Недостатки Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах.
Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, составляет большую часть истинного экономического производства в развивающихся странах и находится на нижнем уровне распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеренных доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов.
Download data API 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 perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual or household.
Гватемала 53. При этом средний индекс в мире — 37. FAQ Какой источник информации вы использовали?
Кривая Лоренца показывает кумулятивный процент общего дохода, полученного от общего числа получателей, начиная с беднейших индивидов или домохозяйств. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой.
Gini Coefficient
Опубликовано 09 декабря 2022, 15:08 1 мин. Артистка также расторгает свой эксклюзивный контракт с агентством JYP Entertainment. Однако компания поспешила успокоить поклонников группы, подчеркнув, что NMIXX продолжат выступать, но уже вшестером.
Однако компания поспешила успокоить поклонников группы, подчеркнув, что NMIXX продолжат выступать, но уже вшестером. Что касается причин, по которым певица решила покинуть группу, то в заявлении агентства указаны некие «личные обстоятельства». NMIXX дебютировали как группа в феврале 2022 года.
Как сообщил заместитель Мэра Москвы по вопросам экономической политики и имущественно-земельных отношений Владимир Ефимов, за последние 10 лет степень расслоения общества по доходам в Москве существенно сократилась. Снижение индекса в Москве с 2011 года на девять процентных пунктов — самое значительное из всех регионов России.
Коэффициент Джини индекс.
Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
Первоначально эти инструменты были введены для описания и изучения неравенства распределения дохода и благосостояния среди определенной популяции населения. В последние годы они нашли широкое применение в таких отраслях знания как демография, страхование, здравоохранение, теории риска и надежности, а также и в других областях деятельности человека. В настоящей работе приводятся свойства функции Лоренца и различные представления индекса Джини, систематизируются аналитиче...
ЕМИСС представляет собой государственный информационный ресурс, объединяющий официальные государственные информационные статистические ресурсы, формируемые субъектами официального статистического учета в рамках реализации федерального плана статистических работ.
Доступ к официальной статистической информации, включенной в состав статистических ресурсов, входящих в межведомственную систему, осуществляется на безвозмездной и недискриминационной основе.
Во-первых, размер выборки трудов должен быть достаточно большим, чтобы получить репрезентативное представление о платформе. Например, если выбранное место имеет всего несколько статей с высоким уровнем цитируемости и остальные имеют низкую цитируемость, это может создать искажение в расчетах. Во-вторых, следует учитывать временной фактор. Качество сборника может меняться со временем: новые издательства могут появляться с высокой квалификацией и привлекательностью для авторов; старые же могут терять свою актуальность или популярность. Поэтому рекомендуется проводить периодический анализ рассматриваемого параметра Лоренца для долгосрочной оценки качества СМИ. Наконец, важно помнить, что рассматриваемый инструмент — это только один из критериев оценки качества действующих площадок и сборников НИР. Вместе с ним следует учитывать и другие факторы, такие как репутация организации в научном сообществе, охват аудитории, доступность трудов и т.
В заключение можно сказать, что анализ значения Джинни представляет собой полезный инструмент для поиска подходящего места с целью размещения своей работы. Он обеспечивает количественную оценку цитирования статей и может помочь ученым принять информированное решение при выборе журнала или конференции. Преимущества размещения работы в сборниках с высоким показателем Джинни Публикация рукописей в журнале с высоким показателем Джинни является одним из ключевых факторов для достижения признания и успеха в научном сообществе. Этот индекс, также известный как коэффициент концентрации Лоренца, представляет собой статистическую меру неравенства распределения чего-либо, в данном случае — цитирования статей. Определение правильного места для обнародования данных имеет решающее значение для авторов. Сборники и площадки с высоким показателем Лоренца обладают несколькими преимуществами, которые способствуют повышению качества и уровня значимости опубликованных исследований. Достоинства журналов с высоким индексом Джинни Во-первых, такие СМИ располагают широкой аудиторией и хорошей репутацией. Они привлекают ведущих ученых со всего мира и являются площадкой для обмена новостями, идеями и открытиями.
Размещение работы в таком ведомстве дает автору возможность быть услышанным и принятым в научном сообществе. Во-вторых, НИР, опубликованные на платформах с высоким значением Джинни, имеют больший шанс быть цитируемыми другими учеными.
The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other.
The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance". It works only in coordination with the primary cookie.
Суть коэффициента Джини
- Для продолжения работы вам необходимо ввести капчу
- Все продукты Банки.ру
- Global Inequality Quantified - The Gini Coefficient
- Смотрите также
К вопросу о применении коэффициента Джини и других показателей неравенства
Индекс Джини, также известный как коэффициент Джини, это показатель неравенства доходов в стране. Облигации0. Акции0. Индексы0. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. Согласно индексу Джини, который измеряет степень доходового неравенства в стране, Бразилия занимает одно из первых мест в списке стран с самым высоким уровнем неравенства. 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. Рекорд Джини, или коэффициент Джини, является фактической пропорцией дисперсии, созданной итальянским аналитиком Коррадо Джини в 1912 году.
Индекс Джини в Москве с 2011 года снизился на девять пунктов
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. 8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is. Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. Индекс Джини представляет собой отношение площади фигуры между упомянутой биссектрисой и кривой Лоренца к площади треугольника.
Оглавление:
- Telegram: Contact @FINANCEkaz
- Что такое коэффициент Джинни и как его применять в маркетинге — Дарья Дель на
- Для продолжения работы вам необходимо ввести капчу
- Индекс Джини: новые горизонты применения - Сетевое аналитическое СМИ «РЕПОСТ»
Вы точно человек?
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. Оптимальным значением индекса Джини считается его величина менее 35 %. В статье приводятся конкретные примеры, иллюстрирующие правомерность использования коэффициента Джини и сходных показателей.