Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Коэффициент Джини по странам мира. Рейтинг стран по индексу Джини является важным инструментом для измерения и анализа уровня неравенства в разных странах мира. Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой.
Коэффициент Джини |
| Индекс Джини в странах мира | Индекс Джини, равный 0%, выражает полное равенство, а индекс 100% выражает максимальное неравенство. |
| Индекс Джини и неравенство доходов | Индекс Джини широко используется в статистике, чтобы показать экономическое неравенство по странам и регионам. |
| Algeria - GINI index (World Bank estimate) | Следите за страной с самым высоким показателем: Уровень инфляции. |
| Индекс Джини и неравенство доходов | Ниже представлен список стран по показателям неравенства доходов, включая коэффициент Джини, по данным Организации Объединённых Наций (ООН). |
Yahoo Finance
Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. Коэффициент Джини по странам мира. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Graph and download economic data for GINI Index for the United States (SIPOVGINIUSA) from 1963 to 2021 about gini, indexes, and USA.
Breadcrumb
- Коэффициент Джини. Большая российская энциклопедия
- Индекс Джини | Investor's wiki
- предоставляет экономические и финансовые данные
- Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат
- Коэффициент Джини — что это такое?
Индекс Джини в странах мира
Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным. Однако, в бизнесе не всегда важные показатели являются числовыми. Поэтому используют различные способы кодирования переменных. В данной задаче применили WOE-преобразование. Такой подход позволяет придать значимость признаку в формате числа WOE-вес и включить его в набор факторов для обучения модели прогнозирования. Важно, чтобы значения показателей были ранжированы, где А — лучшее значение, B — хорошее значение, С — удовлетворительное значение и т.
For each selected series, choose your Aggregation Rule and Weight Indicator if needed from the corresponding drop-down boxes.
Check the Apply to all box if you wish to use the same methodology for all selected series. Aggregation Rules include: 1. Max: Aggregates are set to the highest available value for each time period. Mean: Aggregates are calculated as the average of available data for each time period. Mean 66: Aggregates are calculated as the average of available data for each time period. Values are not shown if more than one third of the observations in the series are missing.
Median: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period. Median 66: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period. Values are not computed if more than a third of the observations in the series are missing.
Всего показатель насчитывает свыше 10 вариаций, которые применяются в отдельных случаях. Коэффициент позволяет также определить процент роста или падения ВВП, темпы роста долгов граждан перед банками, возрастание поляризации в политике или уровня нищеты. Индекс не учитывает доходы от продажи услуг или продуктов собственного производства или выращивания, а также источники прибыли. Половина населения может получать заработную плату, находясь на официальной должности, а другая часть — от сданного жилья в аренду, процентов со счетов в банке и прочего. Индекс Джини не применяется для анализа государств, где действует плановая экономика, поскольку уровень дохода в таких странах априори не имеет большого разрыва между трудящимися, так как регулируется государством. Также этот коэффициент не является мерилом уровнем экономического развития и богатства страны.
Наоборот, беднейшие страны планеты могут иметь самый высокий индекс Джини! Иногда и бедные, и богатые страны могут иметь одинаковый показатель.
Min: Aggregates are set to the lowest available value for each time period.
Sum: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period. Sum 66: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period. Sums are not shown if more than one third of the observations in the series are missing.
Weighted Mean: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. Weighted Mean 66: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. No aggregate is shown if missing data account for more than one third of the observations in the series.
Weighted Mean 66POP: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. No aggregate is shown if countries with missing data represent more than one third of the total population of your custom group. Note 1: In none of the above methodologies are missing values imputed.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Country-level GGEI data can enhance this analysis further by showing which markets have green momentum and which ones pose the greatest risk of regulation due to sluggish progress towards global sustainability targets. This country-level sustainability context provided by the GGEI will become increasingly important in the 2020s, for three main reasons: opportunity, risk, and activism: Opportunity Markets with rapid progress in key sectors or technologies around sustainability are often prospective investment targets. The GGEI emphasis on measuring progress across our 18 indicators illuminates for investors where this momentum and investment opportunity is. Risk Countries with sluggish progress towards global sustainability targets may face abrupt regulation from domestic policymakers. The GGEI emphasis on measuring the distance of each country from global targets illuminates where this risk may be highest and how to prepare for it. Activism Reputational risk to market actors will continue to expand in proportion to the associated climate risks of investment and business activity. The GGEI framework provides tracking and insight for our clients to stay one step ahead of these developments. These data subscriptions are fully customizable : some partners are only interested in the full GGEI data while others are more interested in receiving an interpretation of the results for countries, regions, or topics central to their inquiry. Our goal is always to create partnerships and GGEI datasets tailored to these unique needs. Given our experience creating the GGEI and advising other organizations on index development, we also help clients create bespoke sustainability measurement frameworks. These engagements empower clients to define the key topics driving their sustainability strategy, locate the right data sets to measure them, and integrate them into an appropriate measurement framework for the desired target audience.
In addition to supporting clients on the structure and methodology, we can also advise on data selection and strategies for addressing the ever-present challenge of missing data or lack of availability.
Пожаловаться Индекс Джини по странам: где нет бедных и богатых Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. Он используется для анализа неравенства доходов или богатства. Однако на расчеты оказывает влияние большое количество переменных, например, демографическая структура населения.
Страна Распределение доходов семьи - индекс Джини Afghanistan.
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.
Беларусь вошла в Топ-10 стран с самым низким имущественным неравенством
| Algeria - GINI index (World Bank estimate) | В 2022 году индекс Джини в России впервые с 2002 года опустился ниже 0,4. Показатель по итогам 2023 года остается ниже, в частности, значений, зафиксированных в 2020-м (0,406) и 2021 году (0,409). |
| Размер богатства и имущественного неравенства по странам мира — UBS, 2023 | Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). |
| Algeria - GINI index (World Bank estimate) | В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее, следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении .pdf). |
| Country Insights | Human Development Reports | Не удивлюсь, если в следующем годовом докладе я обнаружу, что по индексу Джини Россия обойдет и Южную Африку, и станет мировым эталоном антисоциального государства. |
| Global Green Economy Index™ (GGEI) | В Германии «индекс Джини» растёт с 1998 года, хотя в 2000-х годах он немного снизился, однако с 2013 года вернулся к устойчивому росту, в то же время не превысив 32% по итогам 2016 года, что в 1,29 раз меньше, чем в США. |
Беларусь вошла в Топ-10 стран с самым низким имущественным неравенством
Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). The Sustainable Development Report 2023 tracks the performance of all 193 UN Member States on the 17 Sustainable Development Goals. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100).
Индекс Джини и неравенство доходов
Пенза А.С. 8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. GINI INDEX The Gini index is also known as Gini coefficient. It is used to measure the inequality between the inhabitants of a region, by comparing their incomes. See the complete list of world stock indexes with points and percentage change, volume, intraday highs and lows, 52 week range, and day charts.
Индекс Джини
Он не беднеет, но и богаче тоже не становится. При этом не стоит забывать, что ему по жизни намного проще, чем тем же Васе и Пете. Ему легче, чем им начать откладывать деньги, инвестировать и получать процент с собственных доходов. Однако тут есть один нюанс. Несмотря на то, что начать инвестировать Коле проще, чем представителям низшего класса, ему также легче, чем Олегу, а тем более Саше, потерять всё и попасть в ситуацию, в которой находятся Вася и Петя.
В случае с богатыми и бедными ключевую роль играет размер капитала и наличие долгов. Чтобы человек не делал, финансовое положение определяет его стратегию поведения и диктует свои условия. В случае с середняками, которые живут от зарплаты до зарплаты, все зависит от их намерений. Индекс Джини Это главный коэффициент, который отражает неравенство.
Его можно применить к любой группе людей, начиная с семьи, компании друзей, города и заканчивая целой страной или всем миром. Индекс был придуман в 1912 году в Италии демографом и статистиком Коррадо Джини, в честь которого и получил свое название. Коэффициент строится на основе Кривой Лоренца и представляет собой производную от площади построенной фигуры. В свою очередь кривая отражает график распределения доходов в обществе.
Её можно построить следующим образом: Нарисуйте ось координат. На оси Х отмерьте процент населения. Обычно эту шкалу делят на 5 частей, которые называются квинтилями. На оси Y отобразите размер доходов.
Эти значения также лучше разделить на 5 частей для удобства подсчетов и построения фигуры. Точками отметьте процент от общего дохода, который приходится на каждого квинтиля. Процент населения откладывайте по оси Х, а размер дохода по оси Y. Соедините точки и постройте линию.
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. Выводы Коэффициент или индекс Джини — это число, показывающее распределение доходов населения.
Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения. Разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году, он часто служит индикатором экономического неравенства ,. Значения выше 1 теоретически возможны из-за отрицательного дохода или богатства. Понимание индекса Джини Страна, в которой все жители имеют одинаковый доход, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 0.
И наоборот, страна, в которой один житель получает весь доход, а все остальные ничего не зарабатывают, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 1. Тот же анализ можно применить к распределению богатства «коэффициент Джини богатства» , но поскольку богатство измерить труднее, чем доход, коэффициенты Джини обычно относятся к доходу и появляются просто как «коэффициент Джини» или «индекс Джини», без указав, что они относятся к доходам. Коэффициент Джини для богатства, как правило, намного выше, чем для дохода. 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.
Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода.
Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства.
Неравенство в Китае
Коэффициент Джини Gini coefficient — метрика качества, которая часто используется при оценке предсказательных моделей в задачах бинарной классификации в условиях сильной несбалансированности классов целевой переменной. Именно она широко применяется в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. Для полного понимания этой метрики нам для начала необходимо окунуться в экономику и разобраться, для чего она используется там. Экономика Коэффициент Джини изменяется от 0 до 1. Чем больше его значение отклоняется от нуля и приближается к единице, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп населения и тем выше уровень общественного неравенства в государстве, и наоборот.
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.
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. Помимо прочего, страны с высоким и с низким доходом населения могут иметь одинаковые коэффициенты Джини: из-за недостоверных или искаженных данных о ВВП и прибыли индекс может завышать степень неравенства в денежном эквиваленте и быть неточным.
Чтобы оценить экономическое неравенство, используют коэффициент Джини. Это статистический показатель, который говорит о степени расслоения общества по какому-то признаку, чаще всего речь идет о доходах и богатстве людей. Рассмотрим этот показатель, а также кривую Лоренца, и узнаем, что они говорят об экономике страны. Рассылка Т—Ж о мире инвестиций Лайфхаки о том, как делать деньги из денег, — в вашей почте раз в неделю. Бесплатно Подписаться Подписываясь, вы принимаете условия передачи данных и политику конфиденциальности Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой Уровень неравенства доходов — важный макроэкономический фактор.
Если между богатыми и бедными пропасть, это представляет риск для экономики и чревато социальными катаклизмами.
Необходимо принимать решения, математически и статистически обоснованные. То есть, строится график отсортированных прогнозных target-значений рис. Затем рассчитывается площадь под кривой — площадь фигуры под линией прогнозных значений. Так мы узнаем качество работы нашего алгоритма. Данный показатель прост в расчёте и легко интерпретируем, а значит популярен и часто используется в моделях банковского скоринга. Но достаточно ли одной метрики и можно «положиться» на Gini в управленческих вопросах?
Возникает необходимость управления кредитным риском. А значит, появляется задача улучшения модели рейтингования заемщиков. В качестве примера возьмем датасет с наблюдениями по количественным и качественным характеристикам заемщиков на протяжении экономического цикла и более, для которых проставлен признак дефолта. В таблице ниже представлен пример маркированных данных. Необходимо преобразовать качественные показатели. Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным.
- Индекс качества жизни по странам 2023 - YouTube
- Gini Ranking 2023 - Eamond
- Индекс Джини
предоставляет экономические и финансовые данные
- Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой
- Индекс Джини | Investor's wiki
- Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
- Breadcrumb
- Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
World Development Indicators (WDI) is the primary World Bank collection of development indicators, compiled from officially recognized international sources. It presents the most current and accurate global development data available, and includes national, regional and global estimates. [Note: Even. Согласно индексу Джини, который измеряет степень доходового неравенства в стране, Бразилия занимает одно из первых мест в списке стран с самым высоким уровнем неравенства. Explore data and insight from the new Global Green Economy Index™ (GGEI), measuring country progress against global sustainability targets across 18 key indicators. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). Прогнозы рейтинга стран по индексу Джини на 2023 год еще не опубликованы, так как рейтинг обычно рассчитывается на основе данных за предыдущие годы.