Коэффициент итальянского экономиста, статиста и демографа Коррадо Джини (более известный как индекс Джини) позволяет более точно, количественно измерить степень неравномерности распределения доходов населения.
Коэффициент Джини: формула неравенства
Страны ближнего востока и северной Африки: Коэффициент Джини. Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов – кривой Лоуренса. Помимо Коэффициента Джини и Децильного коэффициента, народ постоянно пытается придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы, так или иначе, отражали неравенство. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) — статистический показатель для оценки экономического равенства.
Что бы сделал Робин Гуд?
Коэффициент Джини показывает, насколько фактическое распределение доходов населения отклоняется от показателя их равномерного распределения. 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. В этом информативном видеоролике вы узнаете о коэффициенте Джини и о том, что он говорит нам о неравенстве доходов. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. Коэффициент Джини рассчитывается по формуле. В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос.
Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
Он рассчитывается как среднее значение разрыва между всеми парами людей в населении Если доходы распределены равномерно, то можно ожидать небольшой разрыв между доходами двух случайно выбранных людей. Там, где высокий уровень неравенства, мы можем ожидать большой разрыв Однако, если измерять этот показатель в абсолютном выражении, он также будет зависеть от богатства населения в целом. Если даже самые обеспеченные представители населения имеют низкий доход, то абсолютный разрыв между доходами людей будет маленьким. Для простоты представим, что всё население состоит из тех двух человек, встретившихся на улице. Все доходы принадлежат одному человеку, а остальные вовсе не имеют дохода — коэффициент Джини равен 1 Наименьшее возможное значение среднего разрыва, то есть 0 — ситуация абсолютного равенства. Доходы всех людей равны — коэффициент Джини равен 0 Метод 2: Разрыв между «кривой Лоренца» и «линией идеального равенства» Слева указана доля дохода, получаемая каждой пятой частью гипотетического населения. Справа — суммарные доходы всех групп населения. Это показано на графике как «линия равенства» Но среди населения, представленного на нашей диаграмме, доходы распределяются неравномерно.
Площадь A, как и коэффициент Джини, будет равна 0.
Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF Коэффициент Джини индекс Джини — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку к примеру, по уровню годового дохода — наиболее частое применение, особенно при современных экономических расчётах [4, с 54]. В силу значимости получаемых на основе коэффициента оценок, он активно рассчитывается, дискутируется и используется для разного уровня выводов.
Он имеет ряд преимуществ, которые стоит отметить: позволяет сравнивать распределение признака в совокупностях с различным числом единиц например, регионы с разной численностью населения ; дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей; может использоваться для сравнения распределения признака между различными совокупностями например, разными странами , при этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран; может использоваться для сравнения распределения признака по разным группам населения например, для сельского населения и городского населения ; позволяет отследить динамику неравномерности распределения признака в совокупности на разных этапах; анонимность, то есть нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально [3]. Методы расчета коэффициента Джини. Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический.
Значение коэффициента Джини варьируется от 0 до 1, где более высокие значения представляют большее неравенство в доходах и где: 0 представляет идеальное равенство доходов все имеют одинаковый доход 1 представляет собой идеальное неравенство доходов все доходы принадлежат одному человеку. Список коэффициентов Джини по странам можно найти здесь. В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel.
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. Код на Python from scipy.
Индекс Джини и неравенство доходов
Коэффициент Джини — это статистический показатель, характеризующий степень неравномерности распределения доходов между разными социальными группами. 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 рассчитывается по формуле. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
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. Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам. Напомним, что квинтильные группы — это группы населения домашних хозяйств , образованные путем деления всего населения домашних хозяйств на 5 численно равных частей. На основании данных по распределению доходов в России за 2021 год составим сводную таблицу [1].
Если доходы каждой доли абсолютно одинаковы, получим вот такой график с прямой линией. А теперь изменим доходы. Пусть одни децили общества получают поменьше, а другие - побольше.
График начинает выглядеть по-иному. Значение площади фигуры между синей прямой и красной параболой и есть коэффициент неравенства Джини. Если доходы равны, графики совпадут, а коэффициент будет равен нулю.
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. Нормализованный коэффициент Джини является метрикой качества, которую необходимо максимизировать. Алгебраическое представление.
Несмотря на это, значение индекса в 2023 году все еще оказалось ниже, чем в 2020 году 0,406 и в 2021 году 0,409. Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422. Если в 2022 году этот коэффициент составлял 13,8 раза, то в 2023 году он возрос до 14,6 раза. Эти данные свидетельствуют о сохранении высокого уровня неравенства в стране.
Суть коэффициента Джини
- Что бы сделал Робин Гуд? -
- Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
- Экономика. 10 класс
- World Development Indicators | DataBank
- Коэффициент Джини. Большая российская энциклопедия
- Неравенство и бедность
Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
Что это? Хабаровск Время прочтения: 6 мин. В области машинного обучения коэффициент Джини, находясь в диапазоне от 0 до 1, показывает качество прогнозирования модели — чем ближе к единице, тем точнее прогноз в данном посте не будем касаться применения коэффициента Джини в социальной области. Какой же доверительный интервал может быть у единственного числа? И тем не менее, доверительный интервал коэффициент Джини существует.
Коэффициент «подается» без этих описаний. И чем больше таких групп, тем выше его значение. Gini coefficien «опускает» источник доходов для страны региона и т.
По факту его значение может быть низким. В то же время часть граждан зарабатывает деньги тяжелым «каторжным» трудом, а часть — получает доход от собственности. Таким образом они получают 5-процентный доход, которые большинство граждан зарабатывают своим трудом. Для расчета Gini coefficien требуются определенные данные по статистике. Но методы, применяемые для их сбора, различны. Это значительно усложняет процесс сопоставления коэффициентов, а подчас делает это невозможным. Несоответствия при применении Gini coefficien в плановой экономике, где материальные ресурсы принадлежат государству обществу , распределяются централизованно.
Поскольку Джини принимает к учету лишь разницу доходов населения, а не государства общества , то именно в плановой экономике его значение может быть некорректным, более положительным. Gini coefficien и кривая Лоренца применяются только в отношении доходов граждан, выраженных в денежной форме. Между тем многим работникам заработок выдают в натуральной форме. Например, продукцией продуктами питания собственного производства либо закупленными в др. Выдача заработка опционами на акции имеет особенности при его учете для расчета Джини. Опцион, не являясь доходом, дает возможность заработать на акциях.
В области машинного обучения коэффициент Джини, находясь в диапазоне от 0 до 1, показывает качество прогнозирования модели — чем ближе к единице, тем точнее прогноз в данном посте не будем касаться применения коэффициента Джини в социальной области. 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».
Люди с высшим образованием и специализированными навыками обычно имеют больше возможностей для получения высокооплачиваемой работы и, следовательно, зарабатывают больше. В то же время, люди с низким уровнем образования и ограниченными навыками часто оказываются на низкооплачиваемых работах и имеют меньше возможностей для повышения своего дохода. Региональные различия Россия — это огромная страна с различными регионами, и неравенство доходов может существенно различаться в разных частях страны. Некоторые регионы, такие как Москва и Санкт-Петербург, имеют более высокий уровень доходов и лучшие возможности для работы и развития, в то время как другие регионы, особенно сельская местность и отдаленные районы, могут страдать от низкого уровня доходов и ограниченных возможностей. Неравенство в собственности и бизнесе Неравенство доходов также связано с неравенством в собственности и бизнесе. Богатые люди и предприниматели имеют больше возможностей для создания и развития своего бизнеса, что позволяет им зарабатывать больше денег. В то же время, люди без собственности или с ограниченными возможностями для предпринимательства могут оказаться в более уязвимом положении и иметь меньше возможностей для улучшения своего дохода. Социальные и политические факторы Социальные и политические факторы также могут оказывать влияние на неравенство доходов. Например, наличие социальных программ и государственной поддержки может помочь снизить неравенство доходов, предоставляя бедным и уязвимым группам населения доступ к основным услугам и возможностям. В то же время, политические реформы и изменения в экономической политике могут также влиять на неравенство доходов, создавая новые возможности или ограничивая доступ к ресурсам и возможностям. В целом, неравенство доходов в России является сложным и многогранным явлением, которое обусловлено различными факторами. Понимание этих факторов помогает нам лучше понять причины и последствия неравенства доходов и разработать эффективные меры для его снижения. Последствия неравенства доходов в России Неравенство доходов в России имеет серьезные последствия для общества и экономики. Вот некоторые из них: Социальные проблемы Неравенство доходов может привести к социальным проблемам, таким как бедность, безработица и социальное неравенство. Люди с низкими доходами могут испытывать трудности в доступе к основным услугам, таким как образование, здравоохранение и жилье. Это может привести к ухудшению качества жизни и увеличению социального неравенства. Экономические последствия Неравенство доходов может оказывать негативное влияние на экономику. Когда большая часть доходов сосредоточена у небольшой группы людей, это может привести к снижению потребительского спроса и ограничению рынка для товаров и услуг. Это может замедлить экономический рост и развитие страны. Политические последствия Неравенство доходов может также иметь политические последствия. Когда неравенство доходов слишком высоко, это может привести к недовольству и социальным напряжениям. Это может вызвать политическую нестабильность и угрожать социальному порядку. Увеличение разрыва между богатыми и бедными Неравенство доходов может привести к увеличению разрыва между богатыми и бедными.
Формула расчета
- - экономические и финансовые данные
- Что означает коэффициент Джини
- Коэффициент Джини — Википедия Переиздание // WIKI 2
- Коэффициент Джини - что это такое простыми словами
- Как рассчитывать коэффициент Джини
- Коэффициент Джини | это... Что такое Коэффициент Джини?
Содержание
- Индекс Джини в 1980–2022 годах
- Коэффициент Джини
- Информация
- Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой
- РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году