Новости коэффициент джини показывает

Коэффициент Джини может использоваться для выявления уровня неравенства по накопленному богатству.

Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен

По данным Росстата, за последнее десятилетие в России коэффициент Джини показывал максимальные значения в 2008 и 2010 годах — 0,421 в 2007 году был немного больше — 0,422. Затем он снижался до 0,412 в 2016 году. Наконец, самым минимальным он стал в 2017 году, достигнув 0,410. Ниже этого уровня индекс Джини в России был только в 2005 году 0,409. Как обратила внимание в документе «Комментарии о государстве и бизнесе» заместитель директора Центра развития ВШЭ Светлана Мисихина, в 2018 году индекс Джини в России вновь начал расти.

За январь-сентябрь 2018 года индекс вырос с 0,400 до 0,402 в сравнении с тем же периодом 2017 года. Также было заявлено о разных темпах роста инфляции: для бедных она росла медленнее, чем для богатых. Это привело к росту потребления малообеспеченных групп населения, что и дало сокращение неравенства. Как определялась инфляция для бедных?

На основе индекса прожиточного минимума. Росстат полагает, что бедность тем ниже в стране, чем ниже прожиточный минимум. Однако в этом есть только теоретическая логика. В то же время коэффициент Джини ведь растет, показывая реальное положение дел.

В расчетах федеральных ведомств немало ошибок. Дело не в сознательном занижении инфляции, попытках «не увидеть» реальный рост цен или понизить показатели коэффициента Джини. Дело в большей степени состоит в проблемной выборке для статистической оценки. Так, например, индекс прожиточного минимума высчитывает Минтруд, который не учитывает полное изменение стоимости услуг по всей стране, что на выходе дает более красивую картину по прожиточному минимуму, а значит, население кажется менее бедным, чем есть на самом деле.

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. Мы подошли к самому, пожалуй, интересному моменту — алгебраическому представлению коэффициента Джини. Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики.

Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Я честно пытался найти вывод этой формулы в интернете, но не нашел ничего. Даже в зарубежных книгах и научных статьях. Зато на некоторых сомнительных сайтах любителей статистики встречалась фраза: «Это настолько очевидно, что даже нечего обсуждать. Чуть позже, когда сам вывел формулу связи этих двух метрик, понял что эта фраза — отличный индикатор.

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.

Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. 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.

Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат

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. Филипп Монфор показал, что использование непоследовательной или неопределенной детализации ограничивает полезность измерений коэффициента Джини. Степень неравенства доходов внутри групп населения (коэффициент Джини) выросла по итогам 2023 года до 0,403, тогда как в 2022 этот показатель составлял 0,395, констатировал Росстат. Коэффициент Джини показывает расстояние между распределениями целевых значений и тех, что показывает модель. Первой с конца является Южно-Африканская Республика – коэффициент Джини здесь достиг 63%.

Кривая Лоренца

Де-факто это итог быстрых темпов обогащения ряда людей в 1990-е и 2000-е годы В то же время Аникин отмечает, что необходимо обращать внимание на экстремальный разрыв зарплат между топ-менеджментом и самыми низкооплачиваемыми работниками компаний, который способен демотивировать сотрудников. Институт политических исследований посчитал, что разрыв зарплат руководителей самых низкооплачиваемых работников в США составляет 670 раз. При этом стремительный рост пришелся на пять лет - с 1995 по 2000 год, когда разрыв увеличился со 118 раз до 371 раза. В России наибольший рост разрыва зарплат пришелся примерно на тот же период - 1991-1994годы, когда страна перешла на рыночную модель экономики, отмечает доктор экономических наук директор Института психолого-экономических исследований Александр Неверов. Одна из причин этого явления - институты, которые позволяют богатым людям наращивать свои доходы.

К плюсам такой системы можно отнести появление "компаний-единорогов" с миллиардными оборотами, таких как Apple, Google, Microsoft, Amazon, рассказывает Аникин. Но оборотной стороной становится экстремальное неравенство, когда доход руководителя компании в сотни раз отличается от зарплаты его самого низкооплачиваемого подчиненного. Экстремальное неравенство наносит серьезный урон экономике, констатирует Аникин. Экстремальное неравенство искажает мотивы трудовой деятельности.

Люди склонны к поиску быстрых социальных лифтов, а не к долгосрочным инвестициям в образование и навыки.

Ещё один немаловажный момент. Давайте мысленно закрепим концы кривой в точках и и начнем изменять её форму. Вполне очевидно, что площадь фигуры не изменится, но тем самым мы переводим членов общества из «среднего класса» в бедные или богатые при этом не меняя соотношения доходов между классами. Возьмем для примера десять человек со следующим доходом: Теперь к человеку с доходом »20» применим метод Шарикова «Отобрать и поделить! В этом случае коэффициент Джини не изменится и останется равным 0,772, мы просто притянули «закрепленную» кривую Лоренца к оси абсцисс и изменили её форму: 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.

Коэффициент Джини — это статистический показатель, характеризующий степень неравномерности распределения доходов между разными социальными группами. Можно также встретить его другие названия, например, индекс Джини, индекс справедливости, индекс социального неравенства. Изначально данная модель оценки финансового неравенства между слоями населения была разработана и предложена итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини в 1912 году в работе под названием «Вариативность и изменчивость признака» известна также как «Изменчивость и непостоянство» , в честь которого впоследствии и была названа. Данный коэффициент показывает отклонение фактического распределения доходов между разными социальными группами от абсолютно равного.

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. По результатам видно, что на обучающей выборке качество модели лучше с дополнительным фактором, а на тестовой — без него.

Help/Feedback

• Коэффициент Джини
• Коэффициент Джини — что это такое?
• Неравенство в доходах: о чем говорят кривая Лоренца и коэффициент Джини
• Социальное неравенство. Индекс Джини
• Что бы сделал Робин Гуд? -

Gini Coefficient

Если доходы равны, графики совпадут, а коэффициент будет равен нулю. Если доходы сосредоточит только одна доля населения, то коэффициент станет равен единице. Вот в этих пределах неравенство и считают. Есть и численные формулы для подсчёта, но, думаю, интересующиеся их найдут и сами. Возьму свой давешний пример с буханками хлеба на пятерых. При равном распределении десяти буханок на пятерых, коэффициент неравенства будет равен нулю.

Because there is no global survey of incomes, researchers need to rely on available national surveys.

Such surveys are designed with cross-country comparability in mind, but because the surveys reflect the circumstances and priorities of individual countries at the time of the survey, there are some important differences. In collating this survey data the World Bank takes steps to harmonize it where possible, but comparability issues remain. Pooling the data available from different kinds of survey data is unavoidable if we want to get a global picture of poverty or inequality. The two concepts are nevertheless closely related: the income of a household equals their consumption plus any saving, or minus any borrowing or spending out of savings. One important difference is that, while zero consumption is not a feasible value — people must consume something to survive — a zero income is a feasible value.

Счёт текущих операций — раздел платёжного баланса страны, в котором фиксируются экспорт и импорт товаров и услуг, чистый доход от инвестиций и чистый объём трансфертных платежей. Коэффициент демографической нагрузки — обобщённая количественная характеристика возрастной структуры населения, показывающая нагрузку на общество непроизводительным населением. Определяется различными соотношениями численности укрупненных возрастных групп: детей 0-14 лет , пожилых и старых 60 лет и старше , трудоспособных условно 15-59 лет. Различают следующие показатели демографической нагрузки: отношение числа детей или числа пожилых людей или общего числа детей и пожилых людей к числу людей... Экономическое неравенство - это различие по показателям экономического благосостояния между отдельными лицами в группе, между группами населения или между странами. Проблема экономического неравенства имеет отношение к понятиям справедливости, равенства результатов и равенства возможностей. Занятость — не противоречащая законодательству деятельность граждан, связанная с удовлетворением их личных и общественных потребностей и приносящая им заработок, трудовой доход. Существуют следующие виды занятости... Предельные издержки также маржинальные издержки англ. Модель Харрода — Домара англ. Harrod—Domar model — неокейнсианская модель экономического роста, объясняющая рост экономики при условии постоянства коэффициентов капиталоёмкости и склонности к сбережению в долгосрочном периоде. В модели были впервые интегрированы процессы мультипликации и акселерации. Модель объединила работы Роя Ф. Харрода, впервые предложившего свою модель гарантированного роста в 1939 году, и Евсея Домара, который в 1946 году расширил условия краткосрочного кейнсианского равновесия... Конвергенция в экономике эффект наверстывания — гипотеза, что более бедные страны с низкими доходами на душу населения будут иметь более высокие темпы экономического роста, чем богатые страны. В результате доход на душу населения всех экономик должен в конечном итоге сойтись. Развивающиеся страны имеют потенциал к росту более высокими темпами, чем развитые страны, поскольку убывание доходности факторов производства в частности, капитала меньше, чем в богатых странах. Кроме того, более бедные... ВВП в расчёте на душу населения определяет уровень экономического развития государства. Все показатели для сопоставимости выражаются в единой валюте — доллар США. Пересчёты из национальных валют в доллары выполняются по рыночным обменным курсам валют. ROI от англ. ROI обычно выражается в процентах, реже — в виде дроби. Этот показатель может также иметь следующие названия: прибыль на инвестированный капитал, прибыль на инвестиции, возврат, доходность инвестированного капитала, норма доходности. Подробнее: Окупаемость инвестиций Паритет покупательной способности англ. Согласно теории о паритете покупательной способности, на одну и ту же сумму денег, пересчитанную по текущему курсу в национальные валюты, в разных странах мира можно приобрести одно и то же количество товаров и услуг при отсутствии транспортных издержек и ограничений... Жёсткость — способность экономических величин сопротивляться изменениям. Например, часто говорят, что номинальные зарплаты жестки в краткосрочном периоде.

Мы подошли к самому, пожалуй, интересному моменту — алгебраическому представлению коэффициента Джини. Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Я честно пытался найти вывод этой формулы в интернете, но не нашел ничего. Даже в зарубежных книгах и научных статьях. Зато на некоторых сомнительных сайтах любителей статистики встречалась фраза: «Это настолько очевидно, что даже нечего обсуждать. Чуть позже, когда сам вывел формулу связи этих двух метрик, понял что эта фраза — отличный индикатор. Если вы её слышите или читаете, то очевидно только то, что автор фразы не имеет никакого понимания коэффициента Джини. 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. Для понимания доказательства необходимо базовое понимание метрики ROC-AUC — что это вообще такое, как строится график и в каких осях.

Как рассчитать коэффициент Джини в Excel (с примером)

Федор Титарчук Гуру 4164 , закрыт 16 лет назад Maryana Мастер 1280 16 лет назад Коэффициент Джини индекс Джини — 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. Индекс Джини это процентный аналог коэффициента Джини.

Методы расчета коэффициента Джини. Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический. Рассмотрим каждый подробнее. Коэффициент концентрации Джини G используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]: где — накопленная частость доля численности единиц совокупности; — накопленная доля значений признака i-ой группы, приходящихся на все единицы совокупности. Иным способом расчета коэффициента является геометрический метод.

А именно, через кривую Лоренца. Напомним, что кривая Лоренца — это график, демонстрирующий степень неравенства в распределении дохода или богатства в обществе.

Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. 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.

These rules apply only to custom country groups you have created. They do not apply to official groups presented in your selected database. 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.

Что такое индекс Джини?

• Ваш пароль
• Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России - Российская газета
• Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
• Коэффициент Джини: все ли равны? | Частных инвесторов журнал | Дзен
• Gini Coefficient

Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен

В последние десятилетия наблюдаются определенные тенденции, которые влияют на распределение доходов в стране. Увеличение неравенства доходов Согласно данным, неравенство доходов в России увеличивается. Коэффициент Джини, который используется для измерения неравенства, показывает, что разрыв между богатыми и бедными слоями населения становится все больше. Это связано с различными факторами, такими как экономический рост, изменение структуры занятости, налоговая политика и другие.

Рост доходов верхних слоев населения Одной из основных причин увеличения неравенства доходов в России является рост доходов верхних слоев населения. Богатые люди получают все больше доходов, в то время как доходы бедных слоев населения остаются на относительно низком уровне. Это связано с ростом доходов от предпринимательской деятельности, инвестиций и других источников.

Увеличение разрыва между городом и сельской местностью Неравенство доходов также проявляется в разрыве между городом и сельской местностью. В городах доходы обычно выше, чем в сельской местности, что приводит к увеличению разрыва между этими регионами. Это связано с различиями в доступе к образованию, здравоохранению, инфраструктуре и другим ресурсам.

Влияние социальных и экономических факторов Неравенство доходов в России также зависит от различных социальных и экономических факторов. Например, образование, профессия, возраст, пол и другие факторы могут влиять на доходы людей. Также важную роль играют налоговая политика, социальные программы и другие государственные меры, направленные на снижение неравенства.

В целом, тенденции неравенства доходов в России указывают на необходимость принятия мер для снижения разрыва между богатыми и бедными слоями населения. Это может включать в себя улучшение доступа к образованию и здравоохранению, создание равных возможностей для всех граждан, реформу налоговой системы и другие меры, направленные на создание более справедливого общества. Факторы, влияющие на неравенство доходов в России Неравенство доходов в России обусловлено множеством факторов, которые влияют на распределение доходов между различными слоями населения.

Ниже приведены некоторые из основных факторов, которые оказывают влияние на неравенство доходов в России: Различия в заработной плате Одним из основных факторов, влияющих на неравенство доходов, являются различия в заработной плате. В России существует значительное различие в заработной плате между разными профессиями и отраслями экономики. Некоторые профессии, такие как финансовые специалисты и менеджеры, получают значительно более высокую заработную плату, чем рабочие в сфере обслуживания или сельском хозяйстве.

Образование и квалификация Уровень образования и квалификация также оказывают существенное влияние на неравенство доходов. 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.

Публикации Как сравнить результаты моделей с использованием индекса Джини и кривой Лоренца В этом посте объясняется, как использовать индекс Джини и кривую Лоренца для сравнения моделей оценки рисков для страховых полисов. Она используется в качестве меры экономического неравенства, измеряя распределение доходов среди населения. Индекс Джини представляет собой число от 0 до 1, измеряемое в соответствии с отношением между площадью, заключенной между кривой Лоренца и линией 45 градусов, и площадью всего треугольника того, который находится ниже линии 45 градусов и площадь которого составляет 0,5. Нулевой коэффициент означает полное равенство, то есть у всех одинаковый доход; Тогда как коэффициент 1 означает абсолютное неравенство, означающее, что у одного человека есть весь доход, а у остальных вообще нет дохода. Джини — это мера статистической дисперсии, и как таковая она может измерять любой ряд числовых данных, а не только доход, богатство или политический риск.

Это индекс, который на самом деле пытается объяснить распространение неопределенности, а оценка риска — это на самом деле неопределенность, которую мы пытаемся уменьшить. Когда мы проверяем результаты моделей оценки риска, мы стремимся к как можно более высокому индексу Джини, то есть неравенству, которое будет максимально отражать предсказание только политики высокого риска.

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].

Открыть или закрыть вклад можно в любой день. После пополнения деньги поступят на вклад 11 марта. Подать заявку на предварительное 07 марта 2024.

Машинное обучение

• Маленький статистический ликбез - коэффициент неравенства доходов Джини | Пикабу
• РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | 29.02.2024 | Крым.Ньюз
• Новости партнеров
• Коэффициент Джини — Финуслуги
• Коэффициент Джини — Википедия Переиздание // WIKI 2

Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?

Отдельное значение — коэффициент Джини — показывает индекс концентрации доходов. 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. Коэффициент Джини имеет числовое значение от 0 до 1, где ноль означает полное равенство, то есть все люди получают одинаково. Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР.

Вы точно человек?

Как рассчитать коэффициент Джини в Excel (с примером)	Насколько равномерно происходил рост богатства швейцарцев показывает так называемый «коэффициент Джини» (Gini-Koeffizienten).
Коэффициент Джини: все ли равны? | Частных инвесторов журнал | Дзен	10%, 30% населения, коэффициент Джини для распределения богатства) Россия опережает любую другую крупную страну.
Вы точно человек?	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	Коэффициент Джини (Gini coefficient) – количественный показатель, отражающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини.

Что бы сделал Робин Гуд?

14.2 Кривая Лоренца и коэффициент Джини	Далее мы покажем, что Коэффициент Джини является абсолютно точной алгебраической интерпретацией Кривой Лоренца, а она в свою очередь является его графическим отображением.
Коэффициент Джини	Коэффициент Джини как функция таблиц смертности: расчет на основе дис-кретных данных, декомпозиция различий и эмпирические примеры.
Коэффициент Джини | это... Что такое Коэффициент Джини?	Коэффициент Джини может принимать значения от 0 до 1. Чем ближе коэффициент Джини к нулю, тем меньше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены более равномерно.

Задача №77. Расчёт коэффициента Джини

Коэффициент Джини. Большая российская энциклопедия	Индекс Джини или коэффициент Джини — это статистическая мера распределения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году.
В России вырос уровень доходного неравенства	Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле.

Коэффициент Джини: формула неравенства

Отдельное значение — коэффициент Джини — показывает индекс концентрации доходов. Далее мы покажем, что Коэффициент Джини является абсолютно точной алгебраической интерпретацией Кривой Лоренца, а она в свою очередь является его графическим отображением. Тут уместно провести параллели с коэффициентом Джини, который показывает имущественное расслоение населения. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500.

Похожие новости: