В 2023 году был определен рейтинг стран по индексу джини, который отображает наиболее неравные страны в мире. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства).
Gini inequality index - Country rankings
Коэффициент Джини по странам мира. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения. Индекс Джини характеризует страны по равномерности распределения доходов, а справедливое оно или нет – вопрос не из статистической области. Индекс качества жизни по странам 2023, Рейтинг стран мира по уровню жизни в 2023 году. Индекс Джини высчитывается от 0 до 1. Чем выше.
Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор! Индекс Джини высчитывается от 0 до 1. Чем выше. 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 distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against.
Gini index (World Bank estimate)
| Gini inequality index - Country rankings | 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. |
| Уровень инфляции | Для составления рейтинга исползовался Индекс Джини. |
Рекомендуем
- Коэффициент джини в России
- Что такое коэффициент / индекс Джини?
- Gini Coefficient By Country
- Индекс Джини в 1980–2022 годах
- Социальное неравенство: в чем выражается, как посчитать с помощью индекса Джини и кривой Лоренца
- Что такое индекс джини?
Распределение доходов семьи - индекс Джини
Еще меньшее неравенство зафиксировано только в Словении, Чехии и Словакии. Это Беларусь, Молдова, Азербайджан и Украина. Информацию об этом опубликовал проект vividmaps. Для составления рейтинга исползовался Индекс Джини.
Неформальная экономическая деятельность, как правило, составляет большую часть истинного 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. 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.
Коэффициент Джини варьируется от 0 до 1. Исследования показывают, что глобализация уменьшила глобальное имущественное неравенство между странами, но увеличила имущественное неравенство внутри стран. Как правило, развивающиеся страны характеризуются более значительным неравенством, чем развитые страны. Однако в этом законе есть аномалии: в некоторых развитых странах, например в США, коэффициент Джини высок.
Performance Performance Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors. Analytics Analytics Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website.
These cookies help provide information on metrics the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
Индекс Джини в странах мира
| Gini index (World Bank estimate) | Индекс Джини, или коэффициент Джини, – это показатель распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. |
| Позорный скачок: Россия «впереди планеты всей» | Индекс Джини характеризует страны по равномерности распределения доходов, а справедливое оно или нет – вопрос не из статистической области. |
| Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России | Это ведущая страна по неравному распределению доходов с индексом Джини 63, 4. |
| Major World Indices - Yahoo Finance | Оптимальным показателем индекса Джини для стран является значение от 0,25 до 0,26. |
| Gini Coefficient by Country 2022 | Latest numbers for economic inequality, which is the difference in how assets, wealth, or income are distributed among individuals and/or populations. It is also described as the gap between rich and poor, income inequality, wealth disparity, wealth and income differences, or the wealth gap. |
Индекс Джини
| Размер богатства и имущественного неравенства по странам мира — UBS, 2023 | Red revolution | GINI — индекс Джини. >100k — доля взрослых (в процентах), состояние которых не менее $100 тыс. страна. |
| Индекс Джини: в каких странах мира самая маленькая разница между доходами богатых и бедных | DEFINITION: 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 distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received. |
| Индекс революций — Блоги — Forbes Kazakhstan | Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. |
| Income inequality: Gini coefficient - Our World in Data | Индекс Джини 0% выражает полное равенство, а индекс 100% выражает максимальное неравенство. |
Индекс Джини
Страна И: Девятое место в рейтинге занимает страна И. Высокий уровень неравенства обусловлен недостаточной защитой прав работников, низкой оплатой труда и ограниченными возможностями для социальной мобильности. Страна К: Десятое место в рейтинге принадлежит стране К. Здесь проблемы с неравенством обусловлены высокой концентрацией богатства в руках узкого круга людей, а также ограниченными возможностями для социальной защиты и развития. Топ-10 стран с самым высоким уровнем неравенства Индекс Джини, измеряющий уровень неравенства в обществе, помогает определить, насколько справедлива распределение доходов и богатства в различных странах мира. В 2023 году следующие страны заняли первые позиции в рейтинге, показывая высокий уровень неравенства: Сьерра-Леоне: с индексом Джини 63. Нарастающая бедность и недостаток доступа к образованию, здравоохранению и другим основным услугам являются главными факторами, способствующими неравенству в этой стране. Лесото: индекс Джини 62.
Неравномерное распределение доходов, недоступность образования и высокая степень безработицы являются основными причинами неравенства в этой стране. Намибия: со значением индекса Джини 61. Здесь наблюдается широкая пропасть между богатыми и бедными слоями населения, а также недостаток доступа к услугам здравоохранения и образованию. Бразилия: с индексом Джини 59. Высокая неравенство в доходах и бедность в некоторых регионах страны являются основными проблемами, способствующими неравенству. Ботсвана: со значением индекса Джини 59. Несмотря на высокий уровень экономического развития, страна страдает от неравенства в распределении богатства и доступности основных услуг.
Нигерия: с индексом Джини 58. Низкий уровень экономического развития, высокая степень бедности и несправедливое распределение ресурсов являются главными факторами неравенства в этой стране. Суринам: индекс Джини 58.
Торговый индекс Джини измеряет асимметрию в торговле на основе количества экспортеров и их доли в стоимости экспорта. Основными источниками данных для корректного измерения GTI являются торговая статистики на уровне фирмы и база данных Евростата о торговле с разбивкой по характеристикам предприятий TEC.
База данных TEC показывает количество микро менее 10 сотрудников , малых менее 50 сотрудников , средних менее 250 сотрудников и крупных фирм более 250 сотрудников , занятых в торговле, и категории товаров, экспортируемые каждым классом фирм. Торговый индекс Джини может быть рассчитан для всех этих четырех размерных классов экспортеров, начиная от микрофирм и заканчивая «суперэкспортерами» крупными предприятиями. Несмотря на то, что главы государств обычно не подкрепляют свои заявления торговой статистикой на уровне компаний, они стараются проводить целенаправленную торговую политику для поддержки участия своих МСП в глобальных цепочках поставок. Так, в ноябре 2023 года президент Франции Эммануэль Макрон, ссылаясь на статистические данные, которые указывают на неиспользованный экспортный потенциал, заявил, что доля французских МСП в общем объеме французского экспорта невелика и ниже, чем у немецких и итальянских коллег. Он также выступил в поддержку нескольких инициатив, направленных на увеличение числа французских фирм-экспортеров.
А новый министр Южной Кореи по делам малых предприятий и стартапов объявил об обязательстве поддержать все существующие 90 000 корейских фирм-экспортеров в расширении их экспортной деятельности. Таким образом, индекс Джини используется не только для выявления неравенства среди населения, но и для выявления секторов государственной политики, которые требуют особого внимания для повышения уровня жизни населения, а также улучшения общих экономических показателей страны. В этих странах правительства предпринимают шаги для снижения неравенства доходов и бедности, в том числе через программы социальной поддержки, налоговые реформы и инвестиции в образование и здравоохранение. Индекс Джини в России Если Запад использует индекс Джини в целях перестройки торговой политики, то в России этот показатель используется Федеральной службой государственной статистики для его первоначальной задачи - расчета финансового неравенства среди населения. По заявлению экспертов, показатели финансового неравенства в России остаются высокими — 40.
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.
В сущности, эта кривая может отражать неравенство в распределении самых разных величин, но вначале предназначалась именно для отражения экономического неравенства в обществе [2].
Мой класс, богатый класс, ведет эту войну, и мы побеждаем». В России есть сияние престола и вечная вера в особый путь. Ливан тоже особен, но не о нем речь. Что есть у Казахстана?
Социальная стабильность в несправедливом обществе? Ведь ни богатого, ни среднего класса в западном смысле у нас нет условно есть тысяча семей с доходом в пять и более миллионов долларов в месяц вместо миллиона семей с доходом в пять и более тысяч. И что может помочь? Эффект просачивания trickle down : однажды с барского стола перепадут крохи и другим? Или неравенство должно будет уменьшиться, так как выросло оно из-за очень быстрого экономического роста теория обратной U-кривой нобелевского лауреата Саймона Кузнеца?
Или народ тут вообще ни при чем казахи, как известно, являются особо добродушным подвидом homo sapiens , а во имя общего блага нужно умиротворять инвесторов?
Список стран по показателям неравенства доходов
Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. The Sustainable Development Report 2023 tracks the performance of all 193 UN Member States on the 17 Sustainable Development Goals. Для составления рейтинга исползовался Индекс Джини. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. В рейтинге стран по индексу Джини на 2023 год, шестое место занимает страна с самым высоким уровнем неравенства. Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году.
Индекс Джини: в каких странах мира самая маленькая разница между доходами богатых и бедных
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. 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.
Например, в Российской Федерации средняя номинальная начисленная заработная плата на март 2018 г. США по курсу 1 долл. Минимальной суммой дохода в Германии признается 646 евро больше 46 тыс. США более 57 тыс.
США в день, 247 долл. США в месяц более 16 тыс. Тем самым в развитых странах поддерживается уровень потребления. В Российской Федерации действие единой ставки НДФЛ не только снижает возможности населения к потреблению, но и не обременяет государство оказанием помощи малоимущим гражданам, минимальный прожиточный уровень на дееспособных граждан в месяц составляет 10,7 тыс. Следовательно, действующая в Российской Федерации единая ставка НДФЛ при активном снижении доходов населения приводит к уменьшению потребления.
Тем самым снижается качество российской бизнес-среды и предпринимательской активности, которая ориентирована на потребление. Направления развития российской бизнес-среды С помощью кластерного анализа определим наиболее чувствительные друг к другу факторы американской и российской бизнес-среды табл. Результирующие значения табл. Весомыми факторами российской бизнес-среды являются: стоимость экспорта и импорта; время необходимое для строительства склада и обеспечения исполнения контракта. В сравнении с американскими, российские кластеры факторов бизнес-среды менее значительные, с ориентацией на стоимость экспорта и импорта.
В процессе международного российско-американского сотрудничества количество российских факторов бизнес-среды должно значительно увеличиться. При этом весомыми кластерами станут: время необходимое для обеспечения исполнения контракта; стоимость экспорта; время для подготовки и уплаты налогов; время необходимое для строительства склада; стоимость получения электроэнергии; время необходимое для подключения к электричеству; стоимость импорта. Следовательно, российская бизнес-среда станет более «нормативной» с ориентацией на выполнение налоговых обязательств и инфраструктурных проектов. Повышение потенциала российской бизнес-среды Основными факторами, способствующими улучшению российской бизнес-среды, являются стоимость экспорта и импорта, которые определяются не столько сырьевым внешнеэкономическим профилем экономики, сколько неустойчивостью национальной валюты, в том числе как платежного средства в соответствующих расчетах внутри страны. Длительное доминирующее положение кластера «стоимость экспорта и импорта» связано с устоявшейся моделью российской бизнес-среды рис.
Ключевую роль в модели российской бизнес-среды играет Банк России, который посредством изменения ключевой ставки смещает приоритеты от платежеспособного спроса, инвестиций и сбережений к устойчивости банковской системы, прибыли банковского сектора и экспортеров и импортеров. Усилению смещения к устойчивости банковской системы рис. Риски, связанные с санкционным давлением на российскую экономику, способны привести к повышению ключевой ставки. Банк России может вернуть вариант повышения ключевой ставки, учитывая усиление негативных факторов — слабого рубля, роста инфляционных ожиданий и повышения НДС3. Fitch Ratings4 за пять месяцев 2018 г.
Наиболее существенное снижение с корректировкой на изменение валютного курса продемонстрировали группа «Открытие» 65 млрд руб. Для снижения эффекта от санкционного давления Минфин России за счет средств Банка России пополняет золотовалютные резервы, обеспечивает рост ликвидности американской валюты, снижение потребительской платежеспособности населения, ориентацию на экспорт конкурентной продукции для России — углеводороды.
Такое неравенство может приводить к социальным проблемам, включая бедность, безработицу, преступность и низкий уровень образования и здоровья. Правительство страны XYZ сталкивается с вызовами в борьбе с неравенством. Для улучшения ситуации они могут предпринимать различные меры, такие как увеличение доходов низкого класса, создание равных возможностей для всех граждан, реформа налогообложения и поддержка социальных программ. Важно, чтобы правительство страны с самым высоким индексом Джини приоритетно рассматривало вопросы справедливости и социальной справедливости, чтобы уменьшить неравенство и создать более сбалансированное общество. Второе место в рейтинге по индексу Джини В рейтинге стран по индексу Джини 2023 года равенство доходов и неравенство богатства оказались на втором месте.
Этот индекс применяется для измерения уровня неравенства в обществе. Второе место по индексу Джини принадлежит стране X. Согласно данным, уровень неравенства в стране X является одним из самых высоких в мире. Это указывает на значительную разницу в доходах и распределении богатства. Индекс Джини вычисляется на основе данных о распределении доходов в обществе. Чем выше индекс, тем больше неравенство. Он позволяет сравнить уровень неравенства между разными странами и оценить эффективность мер, направленных на снижение неравенства, в конкретной стране.
Результаты рейтинга по индексу Джини могут быть важным инструментом для правительств и международных организаций, чтобы определить направления своей деятельности с целью снижения неравенства в обществе и достижения более справедливого распределения доходов и богатства. Третье место в рейтинге индекса Джини Страна X отличается высоким уровнем неравенства, что говорит о большом разрыве между богатыми и бедными слоями населения. Это может быть вызвано различными факторами, такими как отсутствие эффективных программ социальной поддержки, несправедливая распределение доходов, ограниченный доступ к образованию и здравоохранению. Повышение уровня неравенства в стране может иметь серьезные социальные и экономические последствия. Оно может привести к усилению социальных конфликтов, ухудшению общественного здоровья, низкому уровню образования в малообеспеченных слоях населения и ограниченным возможностям для социальной мобильности. Решение проблемы неравенства требует комплексных мер, таких как увеличение доступа к образованию и здравоохранению, разработка социальных программ для бедных слоев населения и прогрессивная налоговая политика.
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. 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.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Показатель Джини позволяет определить наиболее достоверные данные, выделяя конкретные сегменты экономики, поэтому европейские государства решили начать использовать его и в торговом секторе. С учетом меняющейся экономической картины мира применение статистического показателя для измерения структуры торговли страны приводит экспертов к новому, более подробному показателю участия фирм в торговле — торговому индексу Джини GTI. Торговый индекс Джини измеряет асимметрию в торговле на основе количества экспортеров и их доли в стоимости экспорта. Основными источниками данных для корректного измерения GTI являются торговая статистики на уровне фирмы и база данных Евростата о торговле с разбивкой по характеристикам предприятий TEC. База данных TEC показывает количество микро менее 10 сотрудников , малых менее 50 сотрудников , средних менее 250 сотрудников и крупных фирм более 250 сотрудников , занятых в торговле, и категории товаров, экспортируемые каждым классом фирм. Торговый индекс Джини может быть рассчитан для всех этих четырех размерных классов экспортеров, начиная от микрофирм и заканчивая «суперэкспортерами» крупными предприятиями. Несмотря на то, что главы государств обычно не подкрепляют свои заявления торговой статистикой на уровне компаний, они стараются проводить целенаправленную торговую политику для поддержки участия своих МСП в глобальных цепочках поставок. Так, в ноябре 2023 года президент Франции Эммануэль Макрон, ссылаясь на статистические данные, которые указывают на неиспользованный экспортный потенциал, заявил, что доля французских МСП в общем объеме французского экспорта невелика и ниже, чем у немецких и итальянских коллег. Он также выступил в поддержку нескольких инициатив, направленных на увеличение числа французских фирм-экспортеров. А новый министр Южной Кореи по делам малых предприятий и стартапов объявил об обязательстве поддержать все существующие 90 000 корейских фирм-экспортеров в расширении их экспортной деятельности.
Таким образом, индекс Джини используется не только для выявления неравенства среди населения, но и для выявления секторов государственной политики, которые требуют особого внимания для повышения уровня жизни населения, а также улучшения общих экономических показателей страны. В этих странах правительства предпринимают шаги для снижения неравенства доходов и бедности, в том числе через программы социальной поддержки, налоговые реформы и инвестиции в образование и здравоохранение.
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.
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.
Существует несколько факторов, объясняющих такое положение России в рейтинге.
Во-первых, это отражение социально-экономической системы, где небольшая группа людей контролирует значительную часть богатства и ресурсов. Это может быть обусловлено несправедливым распределением доходов и возможностей. Во-вторых, Россия имеет огромные различия в богатстве и уровне жизни между регионами.
Неравное развитие и распределение ресурсов по стране приносит негативные последствия для экономической стабильности и благосостояния населения. Наличие высокого уровня неравенства доходов может иметь отрицательные последствия для социальной структуры и политической стабильности России. Это также может привести к ухудшению здоровья и образования, а также возникновению социального неприятия и конфликтов.
Устранение этих проблем становится необходимым вызовом для российского правительства. На вершине такого рейтинга быть — не почетное звание, а является свидетельством неравенства, требующего серьезных мер для его устранения. США: борьба за первое место Соединенные Штаты Америки занимают одну из высших позиций в рейтинге стран по индексу Джини.
Индекс Джини используется для измерения уровня неравенства доходов. Чем ближе значение индекса к 0, тем равномернее распределены доходы в стране. В США существует постоянная борьба за первое место с другими развитыми странами.
Американское общество характеризуется значительными различиями в доходах между богатыми и бедными слоями населения.
На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини. 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.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. Среднее значение индекса Джини в ЕС–287 в 2018 году составило 29,9%, что на 0,1 п.п. ниже уровня 2008 года. Тем не менее, в рассматриваемый период социальное неравенство в странах группы ЕС–13 снизилось, а в странах ЕС–15, наоборот, выросло. The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is available from 1963 to 2022. Below is a chart for all countries where data are available. Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов.
Страны с неравномерным распределением богатства
The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics". The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance".
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. WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений.
Выбирайте страну для релокации с умом!
Scroll below for more information on why climate action is so urgent in the 2020s, an overview of the GGEI and use cases linked to ESG investing and other client engagements, as well as the latest aggregate results, video, audio, and other content to better understand how this product can enrich your work around data and sustainability. Scientific consensus tells us that around 2030, the entire carbon budget associated with the 1. While many still view the climate crisis as a distant possibility with vague risks, these impacts are already here and the window for mitigating them is closing rapidly. Data and measurement have proven to be powerful catalysts for climate action over the past decade. Green economy data was once the domain of large international organizations with periodic collection timelines dependent upon country reporting. Today, we increasingly gather data from sensors, satellites, and citizen scientists using mobile technology, often without the intermediary of government. Similarly, the modeling and application of these data have expanded significantly. Diverse stakeholders — ranging from NGOs, global finance, multinational companies, and academia — apply these data to innovative modeling and tracking platforms. The first index of its kind published in 2010, the GGEI has been tracking country performance in the green economy throughout the past decade, taking an integrated view of relative country performance around climate change, sector decarbonization, green markets, and the environment. With this edition, we retooled the methodological approach. For each of the 160 countries tracked in the GGEI, there is a measurement of both progress tracking and target verification that will offer stakeholders in the green economy a new way to understand how policies, investment, and activism can best ensure a real and just transition. Continue reading below for much more detail on these changes, as well as a wide range of videos, data files, and other links to learn more about this new GGEI.