Коэффициент Джини равен площади под линией совершенного равенства (0,5 по определению) минус площадь под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией совершенного равенства.
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
Может быть использован для сравнения распределения признака дохода между различными совокупностями например, разными странами. При этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран. Может быть использован для сравнения распределения признака дохода по разным группам населения например, коэффициент Джини для сельского населения и коэффициент Джини для городского населения. Позволяет отслеживать динамику неравномерности распределения признака дохода в совокупности на разных этапах. Анонимность — одно из главных преимуществ коэффициента Джини.
Нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально.
Степень концентрации определяется площадью фигуры А, ограниченной линией равномерного распределения и кривой Лоренца. Чем больше площадь А и чем соответственно меньше площадь В, тем степень концентрации выше. На сравнении площади А с площадью треугольника, расположенного ниже линии равномерного распределения, основан коэффициент Джини, расчётная формула которого имеет вид: G.
In collating this survey data the World Bank takes a range of steps to harmonize it where possible, but comparability issues remain.
The PIP Methodology Handbook provides a good summary of the comparability and data quality issues affecting this data and how it tries to address them. The surveys underlying the data within a given spell for a particular country are considered by World Bank researchers to be more comparable. The breaks between these comparable spells are shown in the chart below for the share of population living in extreme poverty. You can select to see these breaks for any indicator in our Data Explorer of the World Bank data. These spells are also indicated in our data download of the World Bank poverty and inequality data.
И такая картина наблюдается во многих развитых странах. А вот бедные и медленно развивающиеся страны, к сожалению, демонстрируют обратную тенденцию. Естественно, чтобы отслеживать этот параметр, нужно найти это число и контролировать его изменение ежегодно. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. Делается это следующим образом: Строится прямая Лоренца на основе собранных статистических данных. Затем рассчитывается коэффициент. Он берется, как отношение площади образованной фигуры к площади треугольника, отображающей прямую равенства. Фактически ищут 2 площади.
Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой
- Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора
- Неравенство и бедность
- Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения
- Неравенство и бедность
- Контактная информация
- Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение -
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
В экономике существует несколько способов рассчитать этот коэффициент, мы остановимся на формуле Брауна предварительно необходимо создать вариационный ряд — отранжировать население по доходам : где — число жителей, — кумулятивная доля населения, — кумулятивная доля дохода для Давайте разберем вышеописанное на игрушечном примере, чтобы интуитивно понять смысл этой статистики. Предположим, есть три деревни, в каждой из которых проживает 10 жителей. В каждой деревне суммарный годовой доход населения 100 рублей. В первой деревне все жители зарабатывают одинаково — 10 рублей в год, во второй деревне распределение дохода иное: 3 человека зарабатывают по 5 рублей, 4 человека — по 10 рублей и 3 человека по 15 рублей. 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: Мы показали, что наряду с алгебраическими методами, одним из способов вычисления коэффициента Джини является геометрический — вычисление доли площади между кривой Лоренца и линией абсолютного равенства доходов от общей площади под прямой абсолютного равенства доходов. 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. Предположим, мы решаем задачу бинарной классификации для 15 объектов и у нас следующее распределение классов: 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: 2. Алгебраическое представление. Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Прекрасно видно, что из графического представления метрик связь уловить невозможно, поэтому докажем равенство алгебраически. У меня получилось сделать это двумя способами — параметрически интегралами и непараметрически через статистику Вилкоксона-Манна-Уитни.
Второй способ значительно проще и без многоэтажных дробей с двойными интегралами, поэтому детально остановимся именно на нем. Для дальнейшего рассмотрения доказательств определимся с терминологией: кумулятивная доля истинных классов — это не что иное, как True Positive Rate. Кумулятивная доля объектов — это в свою очередь количество объектов в отранжированном ряду при масштабировании на интервал — соответственно доля объектов. Введём следующие обозначения: Параметрический метод При построении графика Lift Curve по оси мы откладывали долю объектов их количество предварительно отсортированных по убыванию. Таким образом, параметрическое уравнение для Коэффициента Джини будет выглядеть следующим образом: Подставив выражение 4 в выражение 1 для обеих моделей и преобразовав его, мы увидим, что в одну из частей можно будет подставить выражение 3 , что в итоге даст нам красивую формулу нормализованного Джини 2 Непараметрический метод При доказательстве я опирался на элементарные постулаты Теории Вероятностей. Известно, что численно значение AUC ROC равно статистике Вилкоксона-Манна-Уитни: Доказательство этой формулы можно, например, найти здесь Пусть модель прогнозирует возможных значений из множества , где и — какое-то вероятностное распределение, элементы которого принимают значения на интервале. Пусть множество значений, которые принимают объекты и. Очевидно, что множества и могут пересекаться.
Позволяет отслеживать динамику неравномерности распределения признака дохода в совокупности на разных этапах. Анонимность — одно из главных преимуществ коэффициента Джини. Нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально.
В этом разделе не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете отредактировать эту статью, добавив ссылки на авторитетные источники.
До 7 000 руб. Напряженность на рынке труда Рост заработных плат связан с кадровым голодом, уверена профессор кафедры государственных и муниципальных финансов РЭУ им. Плеханова Юлия Финогенова. Он возник в результате оттока специалистов за границу, роста отдельных отраслей из-за развития импотрозамещения и демографических проблем. Средний уровень зарплат при этом «не отражает реальной ситуации на рынке», уточнила она.
Он происходит в основном за счет отдельных отраслей — таких как ИТ, строительство и недвижимость, логистика, транспорт, розничная торговля, где компании вынуждены «перекупать» специалистов. При этом макроэкономическая стабилизация возможна только при условии, что рост зарплат будет сопровождаться положительной динамикой производительности труда и цифровизацией, уточнила она. В противном случае избыток денежной массы может спровоцировать дальнейший рост инфляции.
В целом этот параметр довольно хорош, но есть и нюансы. Когда вы видите коэффициент, вы не знаете, на основании какого количества групп он рассчитывался — чем меньше групп, тем больше коэффициент. Кроме того, для плановой экономики этот коэффициент не применим.
Ваш пароль
Экономическое неравенство, что же еще! В 1912 году итальянский статистик и демограф Коррадо Джини предложил в своем труде «Вариативность и изменчивость признака» новую модель определения степени расслоения общества страны или региона по какому-либо признаку. Модель стала важнейшим инструментом оценки экономического неравенства в мире и получила имя в честь своего создателя — коэффициент Джини.
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. Поскольку индекс Джини пытается разделить двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до одного числа, он скрывает информацию о «форме» неравенства.
В повседневных терминах это было бы похоже на описание содержимого фотографии только по ее длине вдоль одного края или простому среднему значению яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами внутри распределения, например распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом ключе понимание демографии может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини. Например, большая часть пенсионеров повышает индекс Джини. Резюме Индекс Джини - это показатель распределения доходов населения. Более высокий индекс Джини указывает на большее неравенство, когда люди с высоким доходом получают гораздо больший процент от общего дохода населения. Из-за данных и других ограничений индекс Джини может завышать неравенство доходов и может скрывать важную информацию о распределении доходов. А на этом сегодня все про коэффициент индекс Джини.
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. Количество миллиардеров по странам мира. Сегодня в мире 3,8 млрд бедных людей. Их общее состояние равно богатству 26 миллиардеров.
Богатые увеличивают состояние намного быстрее, потому что его рост зависит от размера капитала. Они внесли 500 тысяч и миллион рублей соответственно. Через 10 лет у одного будет 900 тысяч, а другого 1,8 млн. И хотя соотношение их капиталов осталось прежним, разница в деньгах составляет почти миллион.
Да, на трудовые доходы у нас единая ставка налога — 13 процентов. Но заработная плата — это не все виды доходов. По другим видам доходов у нас либо нет налогов — на пенсии, стипендии, пособия, либо другие ставки налогообложения, например, на предпринимательские доходы или от финансовых операций. Ещё один инструмент выравнивания — социальные трансферты: пособия, пенсии, компенсационные выплаты и льготы. Возвращаясь к идее разделения доходов богатых среди бедных, хотелось бы напомнить пример зимних Олимпийских игр — 2014 в Сочи. Перед их проведением некоторые тоже высчитывали, во сколько организация Олимпиады обошлась каждому россиянину. Разделили 50 миллиардов долларов на 143 миллиона жителей, оказалось, по 350 долларов на человека. Если делить только на бедных, получается более 3200 долларов на каждого. Но теперь мы так гордимся результатами Олимпиады, что вопрос, стоило ли тратить на неё деньги, снят с повестки дня. Величина коэффициента может варьироваться от ноля до единицы, при этом чем выше значение показателя, тем более неравномерно распределены доходы. Гораздо полезнее ставить свои цели и добиваться их.
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
"РГ"), подготовленный Росстатом, также демонстрирует снижение неравенства. Коэффициент Джини является основным широко используемым показателем для измерения неравенства распределения доходов в обществе. Коэффициент Джини может принимать значения от нуля до единицы (0÷1), расположенные между идеальной прямой равномерного распределения и кривой Лоренца.
Частный случай кривой Лоренца и коэффициента Джини: попарное сравнение.
- Информация
- Полезные статьи
- Коэффициент Джини — Финуслуги
- Измерение неравенства: что такое коэффициент Джини?
- Коэффициент Джини - индекс концентрации доходов — Тюлягин
Неравенство и бедность
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. Коэффициент Джини является основным широко используемым показателем для измерения неравенства распределения доходов в обществе. Далее мы покажем, что Коэффициент Джини является абсолютно точной алгебраической интерпретацией Кривой Лоренца, а она в свою очередь является его графическим отображением. В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос.
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
Индекс Джини или коэффициент Джини — это статистическая мера распределения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. Коэффициент Джини Всемирного банка - CIA World Factbook. Есть ещё коэффициент/индекс Джини (Gini impurity), который используется в решающих деревьях при выборе расщепления.
Все продукты Банки.ру
- Ваш пароль
- Индекс Джини в странах мира
- Понимание индекса Джини
- What you should know about this indicator
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Что такое коэффициент Джини и кривая Лоренца: показатель концентрации доходов и по какой формуле он определяется, сколько составляет в России и в мире. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. Коэффициент Джини показывает степень неравенства в распределении доходов/богатства внутри страны или группы.