измеряем неравенство доходов» на канале «Простая экономика» в хорошем качестве и бесплатно. Graph and download economic data for GINI Index for the United States (SIPOVGINIUSA) from 1963 to 2021 about gini, indexes, and USA. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели.
Индекс Джини: новые горизонты применения
Участница K-pop-герлз-бэнда NMIXX Джинни покидает коллектив. В 2015 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индикатор имущественного расслоения в обществе) в Пермском крае был 0,422, в 2019 — 0,399, то есть меньше на 5,5%. Важные новости. Исследователи установили новый мировой рекорд по производству солнечных элементов CIGS.
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
25 августа WM Entertainment официально объявили: "ДжинИ останавливает все свои промоушены из-за своего состояния здоровья. В данной статье речь идет о неравенстве в распределении ресурсов между людьми и о самом достоверном показателе этого неравенства индексе Джини. Индекс Джини, также известный как коэффициент Джини, это показатель неравенства доходов в стране. 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. В статье приводятся конкретные примеры, иллюстрирующие правомерность использования коэффициента Джини и сходных показателей. Индекс Джини (или коэффициент Джини) — это мера распределения доходов среди населения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году.
Бывшая участница NMIXX Джинни подписывает контракт с новым агентством — Fil
Индекс Джини численно равен отношению площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства (залитая область на рис.), к площади треугольника ABC. Индекс Джинни стал одним из основных инструментов для оценки качества научных сборников. Рост экономики и увеличение доходов населения в Москве привели к снижению показателя экономического расслоения общества (индекса Джини) на девять процентных пунктов. В 2015 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индикатор имущественного расслоения в обществе) в Пермском крае был 0,422, в 2019 — 0,399, то есть меньше на 5,5%.
Коэффициент Джини: формула неравенства
Статьи по ключевому слову «коэффициент Джини». Сегодня (14 апреля), южнокорейское новостное издание Спорт Кёнхян сообщил, что Джинни, бывшая участница NMIXX, подписала контракт с новым агентством United Artist Production (UAP). Кроме того, из-за таких ограничений, как достоверность данных о ВВП и доходах, индекс Джини может преувеличивать неравенство доходов и быть неточным. Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. В 2023 году был опубликован рейтинг стран по индексу Джини, который показал, какие страны имеют самый высокий уровень неравенства.
Коэффициент Джини: формула неравенства
Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Индекс Джини представляет собой отношение площади фигуры между упомянутой биссектрисой и кривой Лоренца к площади треугольника. измеряем неравенство доходов» на канале «Простая экономика» в хорошем качестве и бесплатно.
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
Передовые страны, которые входят в рейтинги самых лучших по разным показателям, стараются устранить это негативное явление. Так, например, в Норвегии, за последние 15 лет коэффициент Джини стремится вниз — он уменьшился с 0,4 до 0,2, то есть в 2 раза. Обобщая, в случае этой скандинавской страны можно утверждать, что количество бедных здесь снизилось вдвое. 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.
Что это за показатель? Попытаемся понять, разглядеть и примерить к себе. В далёком 1923 году Муссолини — «большой друг народа» сделал ему подарок, введя в почётные сенаторы уже старенького математика-экономиста Вальфредо Парето. За что? Сначала так показалось и Муссолини. Он немедленно и громко поведал об этом итальянской толпе: «Наступил момент это сломать! Демагогия на этой почве дала ему власть и т. А мы задумаемся - реально ли при стандартной здравой психологии среднего гражданина отойти от соотношения Парето 80 к 20? И почему оно так нудно и неуклонно прослеживается во всём человеческом? Действительно, принцип жил и действовал до констатации его в статьях Парето. И удивительно - при такой "несправедливости" соотношения Парето цивилизация благополучно развивалась. Более того, она особенно хорошо развивалась в тех странах, где естественным образом складывалось это самое «соотношение Парето». Время от времени очередным революционерам заходило в голову, что именно им удалось догадаться, что наступил момент, когда есть возможность сломать эту ужасную «правду Парето». Скажем, за что боролись матросы Петрограда в 1917 году? За справедливость, конечно. Перед нами «матросский идеал» — абсолютно, как им казалось, справедливое распределение. Изобразим его на графике. По горизонтали отложим названные выше проценты от всего населения, а по вертикали проценты от всех благ страны. Цифры «матросского замысла», названные выше, дадут просто прямую линию из нижнего левого угла в правый верхний. Экономисты назвали её «идеальная прямая Лоренца». Реакцию читателя понимаю — «Ужас как не хочется читать про какие-то графики! Возьмите себя в руки!
Средняк Средняков как работал, так и работает. Зарплату ему увеличили на сумму инфляции и теперь в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. Учитывая инфляцию, он остался на том же уровне благосостояния, в отличие от Васька и Ванька, влезших в кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свои капиталы в акции и ETF. Оба получили хорошую доходность. Игорь получил больше в процентах на капитал. Из этого примера видно, насколько тяжело бедным не стать беднее, и насколько просто богатому стать богаче. Даже ничего не делая, получая мизерный процент на многомиллиардный капитал, ты всё равно за отрезок времени разбогатеешь на большую сумму, чем человек с миллионом, организовавший суперприбыльный бизнес, и работающий как белка в колесе. В данном примере есть ещё один показательный персонаж — Средняк Средняков. Он олицетворяет собой человека, живущего от зарплаты до зарплаты. Он не становится беднее, но и богаче тоже не становится. Хотя он находится в той позиции, когда ему намного легче, чем Васе или Ивану начать инвестировать, двигаясь в сторону жизни, когда «деньги делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые… и т. С другой стороны, ему легче, чем Игорю или, тем более, Вагиту попасть в ситуацию, в которой находятся Вася и Иван. Что бы ни делал человек, он довольно крепко «увязает» в своём финансовом положении. А в случае с середняками, живущими от зарплаты до зарплаты, ключевую роль играют их намерения. Как и зачем бороться с неравенством Бытует мнение, что высокое неравенство затрудняет движение «социальных лифтов», тормозит экономическое развитие и угрожает социальной стабильности хотя всё это и не доказано. Но очевидно, что экономическое неравенство порождает недовольство беднейших слоёв общества. Правительствам стран, конечно, приходится идти навстречу этим слоям и предпринимать меры по борьбе с неравенством. Самыми действенными мерами являются:.
Расчёт коэффициента Джини базируется на кривой Лоренца — для её построения требуется частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака. Так, например, в практике статистики при изучении дифференциации населения по доходам выделяют 5 групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими. В России используется метод деления на 20-процентные группы [2].
Gini Coefficient By Country
Ноль означает полное равенство доходов среди всех жителей в данном случае работников конкретной отрасли , единица — полное неравенство нереальная ситуация, когда вся заработная плата отрасли сконцентрирована в руках одного человека. Если коэффициент представлен в процентах, то его называют индексом Джини. Проиллюстрируем на примере. Допустим, что все жители страны получают одинаковую зарплату, в этом случае график будет выглядеть следующим образом: Диаграмма 1. Это полностью равномерное распределение доходов. В противоположном случае, если предположить, что зарплату получает один человек, а все остальные работают бесплатно, коэффициент Джини будет равен единице, и график концентрации доходов будет выглядеть так: Диаграмма 2.
Посредством данного расчета можно сравнивать не только неравенство доходов населения в одном государстве, но и выходить на глобальные показатели различий между странами. Индекс используется по всему миру в различных целях, начиная от демографических оценок, заканчивая развитием торговых потоков в государстве. Изобретенный Коррадо Джини индекс варьируется от 0, что представляет собой идеальное равенство, до 1 или 100, в зависимости от масштаба, что указывает на идеальное неравенство.
На протяжении 20 века глобальный коэффициент Джини неуклонно рос за счет увеличивающегося разрыва между группами населения, распространения коррупции и развития неофициального заработка: в 1920 году мировой индекс составлял 0,50, а в 1980 и 1992 годах вырос до 0,657. Однако, как и любой другой статистический показатель, коэффициент Джини не лишен погрешности. Несмотря на то, что данный индекс является полезным инструментом для анализа распределения богатства или доходов в стране, он не отражает общих данных. Происходит это потому, что абсолютного значения в доходах страны достичь невозможно, необходимо выбрать отдельные сферы или слои населения. Если, например, статистикам необходимо выявить уровень разрыва доходов экономических субъектов, то, сузив выборку до малых предприятий и гигантов на рынке в одной области, результат будет наиболее достоверным, нежели при сравнении различных сфер друг с другом. Главный минус индекса Джини заключается в том, что невозможно определить точные доходы населения. Так, если показатель равен 0, это значит, что все доходы населения распределены равномерно. И наоборот, если индекс равен 100, то это свидетельствует о сосредоточении всех денег в государстве в руках одного человека.
Соответственно, некоторые из беднейших государств мира имеют одни из самых высоких коэффициентов Джини, так, например, индекс Центральноафриканской Республики составляет 61,3, что указывает на сильный разрыв между бедными и богатыми слоями населения.
Доход от опционов на акции имеет особенности при расчете коэффициента Джини. Опцион, хотя и не является доходом, дает возможность заработать на акциях. Деньги, вырученные от продажи акций, учитываются при расчете коэффициента Джини. Децильный коэффициент Помимо коэффициента Джини, существуют и другие коэффициенты, отражающие неравенство в данном обществе. Например, децильный коэффициент также популярен. Один дециль — это одна десятая часть. Например, в офисе работает 100 сотрудников от уборщиц до генерального директора. Первый дециль самые низкооплачиваемые работники зарабатывает 200 тысяч рублей в месяц на всех.
Десятый дециль зарабатывает 2 миллиона рублей на всех. Разделив 2 миллиона на 200 тысяч, получаем коэффициент, равный 10. Это и есть индекс неравенства в данном офисе. И чем он меньше, тем меньше неравенство. Преимущество этого коэффициента в том, что его легче рассчитать. Однако он не всегда точно отражает ситуацию с неравенством. Имеется 2 офиса, в каждом из которых работает 100 сотрудников, а децильный коэффициент равен 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый дециль получает 2 миллиона в среднем 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника. Но в первом офисе 90 человек получают 20 000 рублей в месяц и 10 человек — 200 000, а во втором офисе 10 человек получают 20 000, еще 10 — 30 000, 70 человек — от 40 000 до 100 000 и 10 человек — 200 000.
Очевидно, что ситуация с неравенством в этих фирмах будет разной, хотя децильное соотношение одинаково. Децильный коэффициент подходит для грубой оценки неравенства в обществе, а для более точных значений лучше использовать коэффициент Джини. Почему растет социальное неравенство В современном мире богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее. Это ни хорошо, ни плохо. Это просто факт. Но если вы знаете об этом, то это очень хорошо. Если нет, то это плохо. Почему же богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее? Все очень просто.
Богатые используют деньги как инструмент для того, чтобы стать еще богаче. У бедных нет денег, и большинство из них тонет в трясине кредитов, что делает их еще беднее. Для этого, конечно, нужен пример. Предположим, что есть пять человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей. Иван Иванов капитал 2 тысячи рублей. Средняков капитал 20 000 рублей. Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей. Вагит Алекперов капитал 200 000 000 рублей. Прошел год.
Вася и Иван, не имея средств к существованию, обеспечивали себя мелкой подработкой, мелким воровством и потребительскими кредитами. В результате Вася оказался должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей.
Create a machine learning trading strategy using Decision Trees and ensemble methods Splitting measures With more than one attribute taking part in the decision-making process, it is necessary to decide the relevance and importance of each of the attributes.
Thus, placing the most relevant feature at the root node and further traversing down by splitting the nodes. As we move further down the tree, the level of impurity or uncertainty decreases, thus leading to a better classification or best split at every node. Splitting measures such as Information gain, Gini Index, etc.
Information gain is based on the concept of entropy, which is the degree of uncertainty, impurity or disorder. Information gain aims to reduce the level of entropy starting from the root node to the leaf nodes.
Terms similar to Gini Index for execution of decision tree technique
- Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства)
- Еще термины по предмету «Экономика труда»
- Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
- Индекс Джини в Прикамье снизился на 5,5% - СОЛЕВАР
- Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства)
- Income inequality: Gini coefficient - Our World in Data
- Кривая Лоренца
- Коэффициент Джини (распределение дохода)
- Коэффициент Джини в России
- Еще термины по предмету «Экономика труда»