В статье были рассмотрены коэффициент Джинни и коэффициент фондов (квинтильный) по Республике Башкортостан. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели.
Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. Также коэффициент Джини применяется в машинном обучении для предсказания непрерывных величин. Один из ключевых факторов, которым стоит руководствоваться, является коэффициент Джинни. Коэффициент Джинни применяется для измерения неравномерности распределения каких-либо переменных в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает полное равенство.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
коэффициент концентрации доходов Джинни, характеризующий степень неравенства в распределении доходов населения, определяется на основании кривой Лоренца. В стране растет коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства Фото: Екатерина Сычкова © Аннотация: Коэффициент Джини – широко известный показатель, отражающий степень социально-экономического неравенства в обществе. Содержание История возникновения Определение Построение Кривой Лоренца Коэффициент Джинни Применение на практике Индекс Робин. Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле. Коэффициент Джини – это количественный показатель, показывающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом.
Как высчитывается коэффициент Джинни и что это такое (для чайников)?
Росстат отчитался, что коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее. Коэффициент Джинни показывает соотношение доходов 10 процентов самых богатых к 10 процентам самых бедных. Содержание История возникновения Определение Построение Кривой Лоренца Коэффициент Джинни Применение на практике Индекс Робин. В данной статье мы поговорим о таком понятии и показателе как коэффициент (индекс) Джини.
В России зафиксирован рост доходного неравенства
0,409, т.е. неравенство в распределении дохода в 1998 г. несколько уменьшилось. Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач. Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач.
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
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». Таким образом, это макроэкономический показатель, характеризующий дифференциацию денежных доходов населения в виде степени отклонения фактического распределения доходов от абсолютно равного их распределения между жителями страны.
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. Данный показатель является качественным, поэтому требует преобразования с помощью woe функции. Переобучили модель с учетом нового набора предикторов и посчитали Джини.
По результатам видно, что на обучающей выборке качество модели лучше с дополнительным фактором, а на тестовой — без него. Так как решение принимается исходя из большего значения по Gini test, то дополнительный фактор не будет добавлен в модель. Выбор в пользу модели без нового фактора достаточно противоречив, поэтому рассчитаем дополнительную метрику — среднюю абсолютную ошибку. Данный показатель считается, как среднее разностей между фактическими и прогнозными значениями и не противоречит логике задачи. Для этого импортируем необходимую библиотеку и вычислим ошибку для модели с дополнительным фактором и без него. По результатам видно, что модель с дополнительным фактором предсказала с меньшей ошибкой.
Какой же доверительный интервал может быть у единственного числа? И тем не менее, доверительный интервал коэффициент Джини существует.
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.
Возможно сравнивать распределение доходов по регионам и группам населения внутри страны с помощью этого индекса. Примером служит рассмотрение коэффициента Джини по регионам России за определенный период, что позволяет выявить различия в экономическом положении разных территорий. По разным отраслям и группам населения. Возможность анализа неравенства в различных сферах экономики и среди разных социальных групп. Например, он позволяет проводить оценку распределения доходов, например, среди селян, горожан, жителей Крайнего Севера и других групп.
Отслеживание динамики на разных этапах исторического развития. Коэффициент Джини позволяет анализировать изменения уровня неравенства в разные исторические периоды. Его динамика выступает в роли макроэкономического показателя, предоставляющего обзор социального раскола в обществе и основных параметров экономики. Например, высокий коэффициент Джини косвенно указывает на недоразвитую экономику с низкой производительностью труда , высоким уровнем коррупции и другими соответствующими характеристиками. Статистические органы регулярно публикуют коэффициент Джини вместе с основными экономическими показателями, такими как ВВП и среднедушевой доход. Этот индекс выполняет функцию своеобразной коррекции для указанных показателей, предоставляя более точное представление о благосостоянии людей с учетом социальных групп. Преимущества и недостатки коэффициента Джини Вот основные преимущества: позволяет сравнивать страны и регионы с разной численностью населения; отображает не только неравенство внутри одного государства, но и дает картину распределения богатства по всему миру: видно, где оседает добавленная стоимость и какие страны выступают донорами ресурсов; можно сравнивать распределение дохода в разных частях страны — например, вот коэффициент Джини по регионам России с 1992 по 2017 годы ; можно рассчитывать коэффициент по разным отраслям экономики и группам населения, например для селян, горожан, жителей Крайнего Севера и прочих; можно отслеживать динамику показателя на разных исторических этапах развития экономики и общества; все анонимно — нет необходимости раскрывать персональные данные о доходах. У него есть определенные ограничения: при определении неравенства в обществе коэффициент не отражает в полной мере уровень достатка людей.
Богатые и бедные страны могут иметь одинаковые или близкие коэффициенты Джини. Например, в 2018 году в Гвинее индекс был 29,6, а в развитой Германии — 31,7; джини рассматривает распределение денежных доходов, в то время как иногда работникам могут выдавать зарплату продуктами, опционами на акции компании и так далее. Не говоря о том, что серая зарплата тоже остается за рамками расчета; статистические организации опираются на разные данные и используют разные подходы, в результате индекс Джини для одной страны может отличаться. Например, по данным Росстата, в 2017 году в России индекс был 41,3, а по расчетам Всемирного банка — 37,7; коэффициент Джини может работать некорректно для нерыночных экономик, где доходы концентрируются не у предпринимателей, а у государства, и могут возвращаться народу в виде социальных благ. Коэффициент Джини, который учитывает именно доходы граждан, в этом случае будет завышен. Индекс Джини обнажает проблемы неравенства.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Этот индекс выполняет функцию своеобразной коррекции для указанных показателей, предоставляя более точное представление о благосостоянии людей с учетом социальных групп. Преимущества и недостатки коэффициента Джини Вот основные преимущества: позволяет сравнивать страны и регионы с разной численностью населения; отображает не только неравенство внутри одного государства, но и дает картину распределения богатства по всему миру: видно, где оседает добавленная стоимость и какие страны выступают донорами ресурсов; можно сравнивать распределение дохода в разных частях страны — например, вот коэффициент Джини по регионам России с 1992 по 2017 годы ; можно рассчитывать коэффициент по разным отраслям экономики и группам населения, например для селян, горожан, жителей Крайнего Севера и прочих; можно отслеживать динамику показателя на разных исторических этапах развития экономики и общества; все анонимно — нет необходимости раскрывать персональные данные о доходах. У него есть определенные ограничения: при определении неравенства в обществе коэффициент не отражает в полной мере уровень достатка людей. Богатые и бедные страны могут иметь одинаковые или близкие коэффициенты Джини.
Например, в 2018 году в Гвинее индекс был 29,6, а в развитой Германии — 31,7; джини рассматривает распределение денежных доходов, в то время как иногда работникам могут выдавать зарплату продуктами, опционами на акции компании и так далее. Не говоря о том, что серая зарплата тоже остается за рамками расчета; статистические организации опираются на разные данные и используют разные подходы, в результате индекс Джини для одной страны может отличаться. Например, по данным Росстата, в 2017 году в России индекс был 41,3, а по расчетам Всемирного банка — 37,7; коэффициент Джини может работать некорректно для нерыночных экономик, где доходы концентрируются не у предпринимателей, а у государства, и могут возвращаться народу в виде социальных благ.
Коэффициент Джини, который учитывает именно доходы граждан, в этом случае будет завышен. Индекс Джини обнажает проблемы неравенства. Из-за этого его иногда ошибочно трактуют как индикатор справедливости распределения богатства.
Но равномерно не значит справедливо. В условиях рыночной экономики, когда доходы распределяются конкурентным путем, эталонного уровня индекса не существует. Джини и прочие методики лишь помогают отслеживать социальные диспропорции и оценивать эффективность действий властей в борьбе с неравенством.
А вопрос справедливости лежит вне области статистики. Среди преимуществ коэффициента Джини выделяют: Простота интерпретации. Коэффициент Джини - простой и легко интерпретируемый показатель.
Он предоставляет наглядное представление о степени неравенства в распределении доходов. Возможность сравнения. Он позволяет сравнивать уровень неравенства между разными странами, регионами и временными периодами, что облегчает анализ динамики и международных различий.
Что у нас при этом может получиться? Если доходы распределены абсолютно равномерно идеальный случай - все "домохозяйства" получают равные доли , то, очевидно, каждая из разностей будет равна нулю и мы получим 0. Если же доходы распределены абсолютно неравномерно другой идеальный случай - весь доход забрало какое-то одно "домохозяйство" , то возможно два варианта: мы получим либо n-1 , в случае, если мы выбрали то "домохозяйство", которое забрало весь доход, либо 1, если мы выбрали любое другое, бездоходное "домохозяйство". Это получится, поскольку доля одного "домохозяйства" равна 1 "весь доход поделить на весь доход" , а всех остальных - 0. Теперь мы проделаем такой же финт со всеми другими домохозяйствами, то есть выберем каждое из них в качестве объекта сравнения и получим n таких вот сумм разностей долей. И просуммируем эти суммы разностей. Что мы теперь получим? Если доход абсолютно равномерно распределен, то так и останется 0, поскольку все разности между любыми из двух долей доходов будут нулевыми. А если доход абсолютно неравномерен, то мы получим n-1 - один раз, когда выбрали это счастливое "домохозяйство", и 1 - n-1 раз во всех остальных случаях. В сумме, как несложно увидеть это будет 2 n-1.
В заключение, выбор правильного СМИ для публикации трудов — это ответственный шаг, который может существенно повлиять на дальнейшую карьеру автора. Использование критерия Джинни в сочетании с другими факторами поможет принять обоснованное решение и выбрать подходящее издание, которое будет способствовать успеху и признанию в академической среде. Критерии оценки качества научных платформ на основе критерия Джинни В контексте сборников рассматриваемый показатель используется для анализа неравномерности распределения цитирований статей. Его ключевая идея заключается в том, что если большое количество статей имеют маленькое количество цитирований, то это может указывать на низкое качество данного сборника или площадки. С другой стороны, высокий уровень цитируемости материалов может говорить о хорошей репутации и значимости журнала или конференции. Как вычислить индекс Джинни научного журнала? Для анализа показателя Джинни необходимы данные о количестве цитирований каждой статьи в конкретном издании.
Чем больше доступных сведений и фактов, тем более точные результаты можно получить. Существуют специализированные базы данных и инструменты, такие как Google Scholar или Web of Science , которые предоставляют информацию о цитированиях объем, частота и пр. Притом эти сведения каждый пользователь при наличии свободного времени и желании может перепроверить, перейдя по соответствующим ссылкам. При анализе рассматриваемого оценочного критерия следует учитывать несколько факторов. 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.
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».
Коэффициент Джини: формула неравенства
Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и эта взаимосвязь менялась с течением времени. Михаил Моатсос из Утрехтского университета и Джоэри Батен из Тюбингенского университета 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 имело тенденцию к снижению, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения , а затем резко сократилось. Три графика, показывающие поведение ВВП в три разных момента времени.
Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. Недостатки коэффициента Джини 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 реального 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. Получить точные данные о богатстве еще труднее из-за популярности налоговых убежищ офшорных зон.
Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини.
По данным Росстата потребительские траты богатых выше в 3 раза, чем у средних слоев населения. А у бедных — в 5 раз меньше, чем у средних. Естественно, из расчета на одного человека. Далее, если рассматривать эти общие расходы по-отдельности, то получится следующее. Богатые, по сравнению с бедными, тратят больше в 5 раз на питание, в 12 раз — на одежду, 20 раз — на медицину. Возможно ли из бедного превратится в богатого Если исходить из статистики, то можно заметить некоторые неутешительные тенденции.
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.
По словам президента, измененная налоговая система должна обеспечивать поступление ресурсов для решения общенациональных задач и региональных программ, сокращать неравенство как в целом в обществе, так и в развитии разных регионов. Необходимый комплекс поправок Путин ждет от правительства и депутатов «в ближайшее время». После внесения правок он предложил зафиксировать основные параметры новой налоговой системы до 2030 г. Президент не рассказал, как будет изменена система, раскрыв лишь некоторые детали будущих правок.
В частности, он предложил увеличить в 2 раза налоговый вычет — до 2800 руб. Сейчас официально работающие граждане могут уменьшить налоговую базу, если у них есть несовершеннолетние дети. Размер годового дохода, на который распространяется вычет, президент также предложил повысить — с 350 000 до 450 000 руб. Министр финансов Антон Силуанов заявил, что законодательные инициативы по дифференциации налогообложения, о котором говорил президент, уже подготовлены, но не раскрыл их. Он отметил, что Минфин будет работать с законодателями и бизнесом по этому вопросу цитата по «Интерфаксу». Прогресс НДФЛ Говоря о дифференцированной системе налогообложения, президент мог иметь в виду в том числе расширение прогрессивной шкалы НФДЛ, считают опрошенные «Ведомостями» эксперты. С 2021 г.
Это показатель неравенства в данном офисе. И чем он меньше — тем меньше неравенство. Преимущество данного коэффициента в том, что его легче посчитать.
Но не всегда он точно отражает ситуацию с неравенством. Есть 2 офиса, в каждом по 100 сотрудников, децильный коэффициент составляет 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем, по 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый — 2 миллиона в среднем, по 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника.
Но в первом офисе 90 человек получают по 20 тысяч рублей в месяц, а 10 человек — по 200 тысяч, а во втором офисе 10 человек получают по 20 тысяч, другие 10 — по 30 тысяч, ещё 70 человек — от 40 до 100 тысяч, и 10 человек по 200 тысяч. Конечно, ситуация с неравенством в этих компаниях будет разной, хотя децильный коэффициент одинаков. Децильный коэффициент подходит для грубой оценки неравенства в обществе, а для более точных значений, всё же, лучше использовать Коэффициент Джини.
Почему растёт социальное неравенство Современный мир устроен таким образом, что богатые имеют тенденцию к тому, чтобы становиться ещё богаче, а бедные — к тому, чтобы становиться ещё беднее. Это не хорошо и не плохо. Это просто факт.
Но если ты чётко его осознаешь — это будет очень хорошо. 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.
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
| Как высчитывается коэффициент Джинни и что это такое (для чайников)? | Социологи и экономисты оценивают реальные доходы людей в стране, а потом сравнивают их с «идеальным» миром, в котором коэффициент Джини равен нулю. |
| ОЭСР: богатые выиграли от кризиса, неравенство растет | Коэффициент Джини представляет собой производную от площади геометрической фигуры, построенной на основе Кривой Лоренца. |
| 44. Неравенство доходов и его причины. Кривая Лоренца и коэффициент Джинни. | К примеру, пять лет тому назад коэффициент Джинни для нашей страны измерялся в 25 единиц. |
44. Неравенство доходов и его причины. Кривая Лоренца и коэффициент Джинни.
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. Для наглядности визуализирую блоки на графике. Функция возвращает величину доверительного интервала. Соотношение нулей и единиц подбиралось так, чтобы коэффициент Джини имел определенное значение.
Теперь мы проделаем такой же финт со всеми другими домохозяйствами, то есть выберем каждое из них в качестве объекта сравнения и получим n таких вот сумм разностей долей. И просуммируем эти суммы разностей. Что мы теперь получим?
Если доход абсолютно равномерно распределен, то так и останется 0, поскольку все разности между любыми из двух долей доходов будут нулевыми. А если доход абсолютно неравномерен, то мы получим n-1 - один раз, когда выбрали это счастливое "домохозяйство", и 1 - n-1 раз во всех остальных случаях. В сумме, как несложно увидеть это будет 2 n-1. Если число домохозяйств n - достаточно велико, то это примерно равно 2n для меня сюрприз, что это неточная формула, может я где-то напортачил с выводом? Должно-то было бы сразу получиться 2n. Ну, не суть важно для понимания основной идеи. Все остальные случаи займут какое-то промежуточное место между 0 и 2n.
Пример кривой Лоренца приведен на изображении ниже. В идеальной ситуации, то есть ситуации, когда нет неравенства в распределении доходов, эта линия будет биссектрисой, то есть пройдет под углом 45 градусов от начала координат. Индекс Джини представляет собой отношение площади фигуры между упомянутой биссектрисой и кривой Лоренца к площади треугольника, образованного биссектрисой и одной из осей.
Достоинства и недостатки индекса Индекс Джини позволяет обобщенно оценить, насколько доходы распределены неравномерно. Из обобщенности метода вытекают как его достоинства, так и недостатки. 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.
Нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально. 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.