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. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства).
Индекс Джини в странах мира
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. Правильно выведенный индекс Джини позволит изучить средние доходы гражданина выбранной страны, узнать подробную информацию об уровне ВВП, посмотреть динамику изменения уровня неравенства за каждый год. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. Следите за страной с самым высоким показателем: Уровень инфляции.
Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат
| Уровень жизни. Динамические ряды | Индекс качества жизни по странам 2023, Рейтинг стран мира по уровню жизни в 2023 году. |
| Коэффициент Джини | | Для составления рейтинга исползовался Индекс Джини. |
| Human Development Insights | 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. |
| Global Green Economy Index™ (GGEI) | It was developed by statistician and sociologist Corrado Gini. The Gini coefficient measures the inequality among values of a frequency distribution, such as levels of income. A Gini coefficient of 0 reflects perfect equality, where all income or wealth values are the same, while a Gini coefficient of 1. |
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
Однако на расчеты оказывает влияние большое количество переменных, например, демографическая структура населения. Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий. К ним относятся замедление роста ВВП, снижение мобильности доходов, увеличение долга домохозяйств, политическая поляризация и более высокий уровень бедности.
Для расчета индекса необходимо знать, какую долю дохода получает каждая десятая часть населения. Для расчета этой площади необходимо вычислить площади треугольников, образованных точками лоренц-кривой и прямой равномерного распределения доходов, а также площадь между этими треугольниками. Полученное значение индекса джини может принимать значения от 0 до 1. Если он равен 0, это означает, что в стране достигнуто абсолютное равенство доходов, а если равен 1, то имеет место полное неравенство. Учет индекса джини особенно важен для анализа социальной справедливости и определения эффективности социальных программ и политик, направленных на уменьшение неравенства доходов в стране. Влияние неравенства на экономику и общество Высокий уровень неравенства доходов и богатства может иметь серьезные последствия для экономики и общества. Вот несколько основных способов, которыми неравенство влияет на развитие страны: Ограничение экономического роста: Согласно исследованиям, высокий уровень неравенства может замедлить экономический рост страны.
Когда богатство и доход сосредоточены в руках небольшой части населения, это ограничивает потребительский спрос и инвестиции. Однако, когда доход и возможности более равномерно распределены, это способствует развитию экономики и созданию новых рабочих мест. Усиление социальной напряженности: Большое неравенство вызывает социальное неравенство и конфликты в обществе.
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. Индекс Джини получил широкое признание как универсальный метод оценки неравенства распределения доходов в экономике, индекс рассчитывают многие страны и международные организации для оценки неравенства.
Ниже приведена карта мира с распределением стран по индексу неравенства. Источник: Всемирный Банк, 2018 год Как можно увидеть, в развитых странах индекс неравенства находится на уровне от низкого до среднего.
Запишем формулу Вилкоксона в вероятностном виде и преобразуем её: Аналогичную формулу можем выписать для площади под Lift Curve помним, что она состоит из суммы двух площадей, одна из которых всегда равна 0. Практическое применение Как упоминалось в начале статьи, коэффициент Джини применяется для оценки моделей во многих сферах, в том числе в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. И этому есть вполне разумное объяснение. Эта статья не ставит перед собой целью подробно остановиться на практическом применении статистики в той или иной области. На эту тему написаны многие книги, мы лишь кратко пробежимся по этой теме.
Кредитный скоринг По всему миру банки ежедневно получают тысячи заявок на выдачу кредита. Разумеется, необходимо как-то оценивать риски того, что клиент может просто-напросто не вернуть кредит, поэтому разрабатываются предиктивные модели, оценивающие по признаковому пространству вероятность того, что клиент не выплатит кредит, и эти модели в первую очередь надо как-то оценивать и, если модель удачная, то выбирать оптимальный порог threshold вероятности. Выбор оптимального порога определяется политикой банка. Задача анализа при подборе порога — минимизировать риск упущенной выгоды, связанной с отказом в выдаче кредита. Но чтобы выбирать порог, надо иметь качественную модель. Основные метрики качества в банковской сфере: Страхование В этой области всё аналогично банковской сфере, с той лишь разницей, что нам необходимо разделить клиентов на тех, кто подаст страховое требование и на тех, кто этого не сделает. Рассмотрим практический пример из этой области, в котором будет хорошо видна одна особенность Lift Curve — при сильно несбалансированных классах в целевой переменной кривая почти идеально совпадает с ROC-кривой.
Это было очень странное и в то же время невероятно познавательное соревнование. И с рекордным количеством участников — 5169. Porto Seguro — бразильская компания, специализирующаяся в области автострахования. Датасет состоял из 595207 строк в трейне, 892816 строк в тесте и 53 анонимизированных признаков. Напишем простенький бейзлайн, благо это делается в пару строк, и построим графики. Коэффициент Джини победившей модели — 0. Это одна из причин, почему все модели, в том числе и победившие, по сути получились мусорные.
Наверное, просто пиар, раньше никто в мире не знал про Porto Seguro кроме бразильцев, теперь знают многие. Целевой маркетинг В этой области можно лучше всего понять истинный смысл коэффициента Джини и Lift Curve. Почти во всех книгах и статьях почему-то приводятся примеры с почтовыми маркетинговыми кампаниями, что на мой взгляд является анахронизмом. Создадим искусственную бизнес-задачу из сферы free2play игр. У нас есть база данных пользователей когда-то игравших в нашу игру и по каким-то причинам отвалившихся. Мы хотим их вернуть в наш игровой проект, для каждого пользователя у нас есть некое признаковое пространство время в проекте, сколько он потратил, до какого уровня дошел и т. Оцениваем модель коэффициентом Джини и строим Lift Curve: Предположим, что в рамках маркетинговой кампании мы тем или иным способом устанавливаем контакт с пользователем email, соцсети , цена контакта с одним пользователем — 2 рубля.
Мы знаем, что Lifetime Value составляет 5 рублей. Необходимо оптимизировать эффективность маркетинговой кампании. Предположим, что всего в выборке 100 пользователей, из которых 30 вернется. Это провал кампании. Рассмотрим график Lift Curve. Мы в плюсе. Таким образом, Lift Curve позволяет нам наилучшим образом оптимизировать нашу маркетинговую компанию.
Gini Ranking 2023
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 дохода может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства.
Коэффициент «подается» без этих описаний. И чем больше таких групп, тем выше его значение. Gini coefficien «опускает» источник доходов для страны региона и т.
По факту его значение может быть низким. В то же время часть граждан зарабатывает деньги тяжелым «каторжным» трудом, а часть — получает доход от собственности. Таким образом они получают 5-процентный доход, которые большинство граждан зарабатывают своим трудом. Для расчета Gini coefficien требуются определенные данные по статистике. Но методы, применяемые для их сбора, различны.
Это значительно усложняет процесс сопоставления коэффициентов, а подчас делает это невозможным. Несоответствия при применении Gini coefficien в плановой экономике, где материальные ресурсы принадлежат государству обществу , распределяются централизованно. Поскольку Джини принимает к учету лишь разницу доходов населения, а не государства общества , то именно в плановой экономике его значение может быть некорректным, более положительным. Gini coefficien и кривая Лоренца применяются только в отношении доходов граждан, выраженных в денежной форме. Между тем многим работникам заработок выдают в натуральной форме.
Например, продукцией продуктами питания собственного производства либо закупленными в др. Выдача заработка опционами на акции имеет особенности при его учете для расчета Джини. Опцион, не являясь доходом, дает возможность заработать на акциях.
В индексе «0» означает равенство, а «1» — полное неравенство. Чем больше индекс, тем больше неравенство. 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.
Распределение дохода может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства. Доходы от черного рынка экономической деятельности не включены и являются предметом текущих экономических исследований.
Human Development Insights
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. Введём следующие обозначения: Параметрический метод При построении графика Lift Curve по оси мы откладывали долю объектов их количество предварительно отсортированных по убыванию.
Общий рейтинг состоит из множества разных индексов — от стоимости жилья до уровня загрязнения воздуха, от здравоохранения до трафика на дорогах.
Рейтинг позволяет оценить страну для возможного переезда с помощью объективных показателей.
Что ж, по показателям относительной бедности или нищеты Россия может вскоре начать конкурировать с черной Африкой! А теперь давайте посмотрим на табл. В целом ряде стран неписанные стандарты жизненного уровня предполагают, что стоимость имущества в расчете на одну душу взрослого населения должна начинаться от 100 тысяч долларов. Читайте также Россия еще недавно была богатейшей страной мире. Международные организации рассчитывали величину национального богатства стран, в составе этого показателя основная часть приходилась на природные ресурсы.
А Россия, как известно, располагала богатейшими месторождениями нефти, природного газа, железной руды, золота и т. К сожалению, многие из них уже порядком истощились. Другие компоненты национального богатства — люди ученые, специалисты, квалифицированные рабочие и научно-технические разработки. Сегодня после тридцатилетнего разграбления страны национальное богатство уже не то, что накануне развала СССР. Но еще стремительнее происходит «таяние» той части национального богатства, которая называется «активы домашних хозяйств». Долю России в мировом богатстве сектор домашних хозяйств скоро придется рассматривать в микроскоп.
Из доклада Global Wealth Report узнаешь, что, оказывается, средняя величина стоимости имущества в расчете на душу одного взрослого то есть включая олигархов Абрамовича , Дерипаску , Фридмана , Усманова , Прохорова , Лисина , Мордашова и т. А вот в Китае, где численность населения почти на порядок больше, этот душевой показатель равняется 67. Уже не приходится сравнивать с США 505. В докладе приводятся показатели не только по богатству активам домашних хозяйств, но и показатели ВВП в расчете на душу населения. Тут также наблюдается все большее отставание от многих стран. В 2020 году по душевому показателю ВВП Россию обошел Китай, у которого, как я уже отметил, численность населения почти на порядок больше: соответственно 13.
На эту тему написаны многие книги, мы лишь кратко пробежимся по этой теме. Кредитный скоринг По всему миру банки ежедневно получают тысячи заявок на выдачу кредита. Разумеется, необходимо как-то оценивать риски того, что клиент может просто-напросто не вернуть кредит, поэтому разрабатываются предиктивные модели, оценивающие по признаковому пространству вероятность того, что клиент не выплатит кредит, и эти модели в первую очередь надо как-то оценивать и, если модель удачная, то выбирать оптимальный порог threshold вероятности. Выбор оптимального порога определяется политикой банка. Задача анализа при подборе порога — минимизировать риск упущенной выгоды, связанной с отказом в выдаче кредита. Но чтобы выбирать порог, надо иметь качественную модель. Основные метрики качества в банковской сфере: Страхование В этой области всё аналогично банковской сфере, с той лишь разницей, что нам необходимо разделить клиентов на тех, кто подаст страховое требование и на тех, кто этого не сделает. Рассмотрим практический пример из этой области, в котором будет хорошо видна одна особенность Lift Curve — при сильно несбалансированных классах в целевой переменной кривая почти идеально совпадает с ROC-кривой. Это было очень странное и в то же время невероятно познавательное соревнование.
И с рекордным количеством участников — 5169. Porto Seguro — бразильская компания, специализирующаяся в области автострахования. Датасет состоял из 595207 строк в трейне, 892816 строк в тесте и 53 анонимизированных признаков. Напишем простенький бейзлайн, благо это делается в пару строк, и построим графики. Коэффициент Джини победившей модели — 0. Это одна из причин, почему все модели, в том числе и победившие, по сути получились мусорные. Наверное, просто пиар, раньше никто в мире не знал про Porto Seguro кроме бразильцев, теперь знают многие. Целевой маркетинг В этой области можно лучше всего понять истинный смысл коэффициента Джини и Lift Curve. Почти во всех книгах и статьях почему-то приводятся примеры с почтовыми маркетинговыми кампаниями, что на мой взгляд является анахронизмом.
Создадим искусственную бизнес-задачу из сферы free2play игр. У нас есть база данных пользователей когда-то игравших в нашу игру и по каким-то причинам отвалившихся. Мы хотим их вернуть в наш игровой проект, для каждого пользователя у нас есть некое признаковое пространство время в проекте, сколько он потратил, до какого уровня дошел и т. Оцениваем модель коэффициентом Джини и строим Lift Curve: Предположим, что в рамках маркетинговой кампании мы тем или иным способом устанавливаем контакт с пользователем email, соцсети , цена контакта с одним пользователем — 2 рубля. Мы знаем, что Lifetime Value составляет 5 рублей. Необходимо оптимизировать эффективность маркетинговой кампании. Предположим, что всего в выборке 100 пользователей, из которых 30 вернется. Это провал кампании. Рассмотрим график Lift Curve.
Мы в плюсе. Таким образом, Lift Curve позволяет нам наилучшим образом оптимизировать нашу маркетинговую компанию. Сортировка пузырьком Коэффициент Джини имеет довольно забавную, но весьма полезную интерпретацию, с помощью которой мы его также можем легко подсчитать. Оказывается, численно он равен: где, число перестановок, которые необходимо сделать в отранжированном списке для того, чтобы получить истинный список целевой переменной, — число перестановок для предсказаний случайного алгоритма. Напишем элементарную сортировку пузырьком и покажем это: Комбинаторно несложно подсчитать число перестановок для случайного алгоритма: Видим, что мы получили значение коэффициента, как и в рассматриваемом выше игрушечном примере. Надеюсь, статья была полезна и развеяла некоторые мифы относительно этой метрики качества.
Список стран по показателям неравенства доходов
Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). Индекс Джини, количественное представление кривой Лоренца страны. Graph and download economic data for GINI Index for the United States (SIPOVGINIUSA) from 1963 to 2021 about gini, indexes, and USA. Explore data and insight from the new Global Green Economy Index™ (GGEI), measuring country progress against global sustainability targets across 18 key indicators. Это ведущая страна по неравному распределению доходов с индексом Джини 63, 4.
Индекс Джини в странах мира
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 его расчета, как правило, используется уровень годового дохода граждан, но иногда могут применяться дополнительные параметры например, сбережения, дорогостоящие активы, недвижимость и т.
Здесь высокая концентрация богатства в руках небольшой части населения приводит к значительному неравенству. Отсутствие доступа к образованию и здравоохранению усугубляет проблему. Страна В: На третьем месте расположена страна В. Эта страна также страдает от высокого уровня неравенства, вызванного недостатком социальных программ, несправедливым распределением ресурсов и ограниченным доступом к образованию. Страна Г: Четвертое место в рейтинге по индексу Джини занимает страна Г. Здесь проблемы с неравенством доходов связаны с национальными и социальными различиями, а также с недостаточной эффективностью системы налогообложения. Страна Д: Пятое место в рейтинге принадлежит стране Д. Низкий уровень социальной защиты, неравномерное распределение доходов и ограниченные возможности для развития приводят к высокому уровню неравенства в этой стране.
Страна Е: Шестое место в рейтинге занимает страна Е. Здесь проблемы с неравенством связаны с экономическими неравенствами между различными регионами страны, а также с недостатком социальных программ и ограниченным доступом к образованию. Страна Ж: На седьмом месте расположена страна Ж. В ней присутствуют проблемы с неравенство, вызванные общественными и политическими различиями, а также с ограниченным доступом к здравоохранению и социальной защите. Страна З: Восьмое место в рейтинге принадлежит стране З. Здесь факторы высокого уровня неравенства включают политическую нестабильность, ограниченные возможности для развития и ограниченный доступ к образованию. 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.
Из-за высокого уровня коррупции Центральноафриканская Республика занимает седьмое место в мире по неравномерному распределению доходов. Страна считается бедной страной из-за ограниченных ресурсов в ее границах. Он сильно зависит от Южной Африки в плане финансовой помощи. В то время как большая часть населения страны работает на шахтах в Южной Африке, остальная часть населения занимается сельским хозяйством. Лесото является восьмой страной с самым неравным распределением доходов среди граждан с индексом Джини 54, 2. Белиз Белиз - независимая центральноамериканская нация. Белиз с населением всего 387 890 человек является одной из наименее населенных стран Центральной Америки. Благодаря живописному прибрежному региону в Белизе, жизненно важным источником дохода страны является туризм.
Страна также экспортирует сельскохозяйственную продукцию, а также нефть и нефть. Основная проблема страны - незаконный оборот наркотиков и финансовые преступления, такие как отмывание денег. В результате незаконных операций в Белизе, это одна из стран в черном списке США. Белиз имеет наиболее неравное распределение ресурсов, занимая девятое место в списке стран с неравным распределением доходов. Индекс Джини составляет 53, 3. Свазиленд Свазиленд является независимым государством в южном регионе Африки. Он считается развивающейся нацией. Свазиленд зависит от сельского хозяйства, большая часть населения работает на фермах. В стране также процветающий производственный сектор. В последние годы в стране наблюдается замедление экономического роста из-за продолжительной засухи, плохого сельскохозяйственного производства и чрезмерных государственных расходов.
Подытоживая, следует заметить, что, безусловно, есть много людей, которые считают, что со временем ситуация ухудшится и число бедных будет только расти. Но если все время придерживаться этой позиции и ничего совсем не делать, то лучше от этого точно не станет. Все в руках человека. Преимущества коэффициента Джини Gini coefficient позволяет: Провести сопоставления по распределению исследуемого признака в совокупностях, разных по числу единиц, и между разными совокупностями. К примеру, в регионах с различной численностью либо между странами. Скорректировать данные по ВВП и среднедушевому доходу. Проследить динамику неравномерного рассредоточения изучаемого признака. Сопоставить также разделение рассматриваемого признака по разнородным группам населения к примеру, для сельчан и горожан.
Одним из несомненных достоинств Gini coefficient признается его анонимность. О чьих доходах идет речь, остается неизвестным, т. Недостатки коэффициента Джини Как и все статистические показатели, Gini coefficient не может дать полноценную объективную оценку картины неравенства доходов. Коэффициент имеет следующие минусы: Распределение совокупностей по группам производится без описания этих группировок. Неизвестно, на какие именно составляющие, значения поделена совокупность. Коэффициент «подается» без этих описаний. И чем больше таких групп, тем выше его значение. Gini coefficien «опускает» источник доходов для страны региона и т.
Индекс революций
Так как решение принимается исходя из большего значения по Gini test, то дополнительный фактор не будет добавлен в модель. Выбор в пользу модели без нового фактора достаточно противоречив, поэтому рассчитаем дополнительную метрику — среднюю абсолютную ошибку. Данный показатель считается, как среднее разностей между фактическими и прогнозными значениями и не противоречит логике задачи. Для этого импортируем необходимую библиотеку и вычислим ошибку для модели с дополнительным фактором и без него. По результатам видно, что модель с дополнительным фактором предсказала с меньшей ошибкой. Сравним все полученные результаты метрик. Из таблицы следует, что включение нового фактора F18 увеличивает прогнозную силу модели. Однако, такой вывод стал доступен после расчета дополнительной метрики.
Напрашивается вывод, что коэффициента Джини недостаточно для оценки качества модели. Чтобы подтвердить гипотезу, необходимо большее количество экспериментов. А в данной статье положено начало для этого.
Use the DEL key to delete the last entry and step backwards to edit the formula. Click the Clear button to erase the custom indicator formula. Note: Validation will verify a formula for proper syntax only. Derived indicators may yield inappropriate results and caution should be observed. 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.
Индекс Джини позволяет сравнивать уровень неравенства между разными странами. Он обеспечивает возможность составления рейтинга стран по уровню социального неравенства и выявления тенденций в развитии неравенства в течение времени. Индекс Джини может быть полезным инструментом для разработки и реализации политики, направленной на уменьшение социальной неравенности и достижение более справедливого общества. Несмотря на свои преимущества, индекс Джини имеет и некоторые ограничения. Он концентрируется только на распределении доходов и не учитывает другие аспекты социального неравенства, такие как доступ к образованию, здравоохранению и другим ресурсам. Кроме того, индекс Джини может быть искажен влиянием различных факторов, таких как налоговая политика или наличие скрытых доходов. В целом, индекс Джини является важным инструментом для измерения уровня социального неравенства и анализа тенденций в развитии общества. Его использование позволяет выявить проблемы и разработать меры по уменьшению неравенства, что является важной задачей для достижения стабильного и справедливого развития страны.
Впрочем, наиболее развитые страны в Топ-10 государств с низким имущественным неравенством не входят. Зато Беларусь из первой десятки давно уже не выпадает. Если по итогам 2021 года страна занимала в данном рейтинге 4-е место, то по итогам 2020 года находилась на 3-й строчке.
Уровень инфляции
Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. Индекс Джини • Отражает степень неравномерности распределения статей в журнале. Показатели индекса Джини в России в 1990-е годы. Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели.