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. Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. В данной статье речь идет о неравенстве в распределении ресурсов между людьми и о самом достоверном показателе этого неравенства индексе Джини.
Что такое коэффициент Джинни и как его применять в маркетинге
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].
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.
Отображение неравенства внутри страны и в мировом масштабе. Он позволяет выявить, где концентрируется добавленная стоимость, основные доходы и богатство , и идентифицировать страны, выступающие в роли доноров ресурсов. Распределения дохода в различных частях страны. 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.
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.
К вопросу о применении коэффициента Джини и других показателей неравенства
| коэффициент Джини | Индекс Джини (или коэффициент Джини) — это мера распределения доходов среди населения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. |
| Global Gini Ranking | Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач. |
Рейтинг стран по индексу джини 2023
Оценивая ВВП двух стран, когда речь идет о ВВП на душу населения, то есть уровне развития, нельзя не учитывать равномерность распределения доходов в экономике. В противном случае может получиться, что на бумаге страна богаче, а большая часть населения живет в ней беднее, чем в другой, где средняя величина ниже, но распределение более равномерное. Индекс 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. 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.
In addition, the definitions of income used differ more often among surveys. Consumption is usually a much better welfare indicator, particularly in developing countries. Second, households differ in size number of members and in the extent of income sharing among members. And individuals differ in age and consumption needs. Differences among countries in these respects may bias comparisons of distribution. World Bank staff have made an effort to ensure that the data are as comparable as possible. Wherever possible, consumption has been used rather than income. Income distribution and Gini indexes for high-income economies are calculated directly from the Luxembourg Income Study database, using an estimation method consistent with that applied for developing countries.
Коэффициент Джини является важным инструментом для анализа распределения дохода или богатства в стране или регионе, но его не следует путать с абсолютным измерением дохода или богатства. Страна с высоким доходом и страна с низким доходом могут иметь одинаковый коэффициент Джини, если доходы распределяются одинаково внутри каждой из них: например, в Турции и США коэффициент Джини дохода составляет около 0,39—0,40, согласно Организация экономического сотрудничества и развития ОЭСР ,. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представляется графически в виде кривой Лоренца ,. Коэффициент Джини равен площади под линией совершенного равенства 0,5 по определению минус площадь под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией совершенного равенства. Другими словами, это удвоенная площадь между кривой Лоренца и линией идеального равенства. Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2. Вычитая эту цифру из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которую затем делим на 0,5. Другой способ представить коэффициент Джини как меру отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально ровной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем менее равноправным является общество. В приведенном выше примере Гаити более неравноправно, чем Боливия. В 1820 г. Источник: Всемирный банк. COVID-19, вероятно, окажет дальнейшее негативное влияние на равенство доходов. По данным Всемирного банка ,.
Наиболее актуальными они стали в конце XIX - начале XX века в связи с расслоением стран с разнообразным политическим и социальным устройством, вызванным интенсивным развитием экономики, науки и техники. Функция и кривая Лоренца, а также индекс Джини обычно используются для теоретических исследований и приложений в экономических и социальных науках. Первоначально эти инструменты были введены для описания и изучения неравенства распределения дохода и благосостояния среди определенной популяции населения.
Индекс Джини в Прикамье снизился на 5,5%
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. Источник: Getty Images В 2015 году Греция, Таиланд, Израиль и Великобритания оказались неравны в равной степени, то есть все четыре страны имели одинаковый коэффициент Джини — общий показатель неравенства доходов.
Для её построения необходимо иметь 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 пять групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими. Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака.
Неравенство зарплат. Он показывает доходы граждан США. На нем видна следующая тенденция. Богатые становятся богаче, причем довольно сильно, а бедные и представители среднего класса уже много лет топчутся на одном уровне. То есть расслоение общества растёт. Пропасть между богатыми и бедными увеличивается. А как обстоят дела в России? Поговорим далее об этом. В последнее время идёт широкая дискуссия по поводу неравенства зарплат в России.
Упоминаются директора крупных государственных предприятий, Миллер, Сечин, Греф, называются их зарплаты и бонусы. Они огромные, исчисляются миллионами долларов. На основании этого оппозиционные СМИ пытаются убедить читателей и зрителей в том, что в России жуткое социальное неравенство. Якобы богатые получают много и богатеют, а бедные получают мало и беднеют. Разберём эту тему на основе чётких экономических показателей. Изучим неравенство зарплат в других странах мира, в России, и в отдельных её регионах, в том числе в Крыму.
Brown M. Краснов C. Мониторинг инвестиционной активности в регионах России. Прямые иностранные инвестиции в 2012 году. URL: nisse. Гранберг А. Рецензия Для цитирования: Глущенко К.
Джини Басс. Новости
Gini Impurity. A measurement used to build Decision Trees to determine how the features of a dataset should split nodes to form the tree. What is Gini Impurity? Gini Impurity is a measurement used to. В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. Коэффициент Джини – наиболее распространенный ста-тистический индекс неоднородности или неравенства в общественных науках. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента.
По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире
На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации. Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу и являющейся линией равномерного распределения. Чем сильнее концентрация изучаемого признака, тем заметнее кривая Лоренца отклоняется вниз от линии равномерного распределения, и наоборот, чем слабее концентрация, тем ближе будет кривая к прямой.
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. Relevance of Entropy Entropy is a measure of the disorder or the measure of the impurity in a dataset. The Gini Index is a tool that aims to decrease the level of entropy from the dataset.
Все основные элементы содержат личность предпринимателя и компонент институциональной переменной. Как общесистемный показатель, GEI учитывает связь между индивидуумом и институциональными факторами как взаимодействующими переменными. Необходимо отметить, что данный индекс, как часть Глобального мониторинга предпринимательской деятельности, фокусируется на фазе, которая объединяет стадию до старта новой фирмы зарождающееся предпринимательство и стадии непосредственно после старта новой фирмы владение-управление новой фирмой. В совокупности этот этап определяется как «предпринимательская деятельность на ранней стадии» early-stage entrepreneurial activity — TEA. В чисто теоретическом аспекте, данный подход стал результатом критического осмысления так называемого «остатка Солоу», когда на протяжении всей второй половины ХХ века предпринимались различные попытки экономической интерпретации третьего фактора после труда и капитала экономического роста. В поисках ответа на данный вопрос, многие исследователи обратились к двум важным составляющим экономической деятельности: предпринимательству и институтам. Последние в сочетании образуют экосистему, которая и является тем связующим элементом, которая объясняет межстрановые различия в экономическом росте. Идея такого подхода состоит в том, что чем сильнее предпринимательская экосистема, тем продуктивнее будут технологии и тем сильнее будет влияние технологий на экономический рост. Таким образом, предприниматели действуют как агенты, которые коммерциализируют инновации и, таким образом, обеспечивают трансформацию новых знаний в экономический рост. В целях более полного и точного учета характера взаимодействия между различными основными элементами факторами системы, был предложен метод штрафов для узких мест Penalty for Bottleneck — PFB , который стал основой методологии для учета 14 основных элементов факторов предпринимательства во взаимодействии друг с другом [2]. Важной характеристикой методологии PFB является выявление самого слабого звена в системе предпринимательства. Практически это означает, что самое меньшее значение элемента определяет его как узкое место в системе, препятствующее более эффективной деятельности других элементов. В результате более эффективные элементы должны быть «оштрафованы», и это учитывается при определении общего результата. Размер штрафа зависит от величины узкого места: чем больше разница между конкретным элементом и узким местом, тем больше штраф. Методология PFB реализована в следующей системе уравнений [4, с. Основные элементы факторы являются главными «кирпичиками» для расчета под-индексов: предпринимательские отношения, предпринимательские способности и предпринимательские устремления. Значение под-индекса для любой страны является средним арифметическим факторов, скорректированных по PFB методологии и умноженные на 100. Максимальное значение под-индекса равно 100 и потенциальный минимум равен 0, оба из которых отражают относительное положение страны по конкретному под-индексу. Общий индекс — Глобальный индекс предпринимательской деятельности GEI — есть простое среднее из трех под-индексов. Поскольку 100 представляет теоретически доступный предел, то значение GEI в баллах также может быть интерпретировано как мера эффективности предпринимательских ресурсов. Авторы методологии рассчитали индексы Глобальной предпринимательской активности для большой группы стран [4, c. Отраслевые структурные изменения и развитие предпринимательства. Одним из важных характеристик современного экономического развития является рост доли услуг и сокращение доли обрабатывающей промышленности в ВВП, как развитых, так и развивающихся стран.
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. Relevance of Entropy Entropy is a measure of the disorder or the measure of the impurity in a dataset. The Gini Index is a tool that aims to decrease the level of entropy from the dataset. In other words, entropy is the measurement of the impurity or, we can say, randomness in the values of the dataset.
В России зафиксирован рост доходного неравенства
The Школа Джини скоро предоставит учебные модули в реальный мир Economics within the context of Gini’s unique Economic Humanism philosophy. Владелец сайта предпочёл скрыть описание страницы. Важные новости. Исследователи установили новый мировой рекорд по производству солнечных элементов CIGS. В стране растет коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства Фото: Екатерина Сычкова © Читайте последние финансовые новости GIVAUDAN-REG NAMENS-AKTIEN SF 10 и будьте в курсе всех событий, влияющих на динамику GIN.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
The Школа Джини скоро предоставит учебные модули в реальный мир Economics within the context of Gini’s unique Economic Humanism philosophy. Graph and download economic data for GINI Index for the United States (SIPOVGINIUSA) from 1963 to 2021 about gini, indexes, and USA. Участница K-pop-герлз-бэнда NMIXX Джинни покидает коллектив. В статье приводятся конкретные примеры, иллюстрирующие правомерность использования коэффициента Джини и сходных показателей. О сервисе Прессе Авторские права Связаться с нами Авторам Рекламодателям Разработчикам. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации. Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу и являющейся линией равномерного распределения.
Data on the distribution of income or consumption come from nationally representative household surveys. Where the original data from the household survey were available, they have been used to calculate the income or consumption shares by quintile. Otherwise, shares have been estimated from the best available grouped data. The distribution data have been adjusted for household size, providing a more consistent measure of per capita income or consumption. No adjustment has been made for spatial differences in cost of living within countries, because the data needed for such calculations are generally unavailable. For further details on the estimation method for low- and middle-income economies, see Ravallion and Chen 1996.
Survey year is the year in which the underlying household survey data were collected or, when the data collection period bridged two calendar years, the year in which most of the data were collected.
По словам министра Правительства Москвы, главы департамента экономической политики и развития города Кирилла Пуртова, основными причинами значительного снижения неравенства в распределении доходов стал рост экономики и увеличение доходов населения: «Помимо этого, свою важную роль сыграли эффективные социальная и фискальная политика города, диверсифицированная отраслевая структура экономики, позволившая успешно решать проблемы занятости, а также развитие конкуренции и соответствующий рост зарплат практически во всех отраслях и секторах рынка».
С 1950 по 1970 год неравенство имело тенденцию снижаться по мере того, как ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снижалось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко возрастало. Ограничения индекса Джини Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от надежных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране.
Неформальная экономическая деятельность, как правило, представляет большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и находится в нижней части распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс Джини измеренных доходов будет завышать истинное неравенство доходов. Точные данные о богатстве получить еще труднее из-за популярности налоговых убежищ. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается свести двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства к одному числу, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В бытовом плане это было бы похоже на описание содержимого фотографии исключительно ее длиной по одному краю или простым средним значением яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами в рамках распределения, такие как распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом смысле понимание демографии может быть важно для понимания того, что представляет собой данный коэффициент Джини. Например, большое количество пенсионеров повышает индекс Джини.
Индекс Джини в Прикамье снизился на 5,5%
Кроме того, из-за таких ограничений, как достоверность данных о ВВП и доходах, индекс Джини может преувеличивать неравенство доходов и быть неточным. В России, Китае и США коэффициент Джини средний и примерно равен 0,4. В Бразилии и ЮАР самый высокий — 0,6. В Японии, Швеции и Словении низкий — 0,25. Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе.