В 2023 году был составлен рейтинг стран по индексу Джини, который показывает, какие страны являются лидерами по уровню неравенства. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью машинного обучения. About In the News Newsletter API. News. About. HDRO Team.
Gini inequality index - Country rankings
Следите за страной с самым высоким показателем: Уровень инфляции. Индекс Джини по Росстату резко поднялся в 1993 году с 26% в район 40%, и с тех пор находится вблизи уровня 40%, имеет слабую, едва заметную тенденцию к росту. Индекс Джини, количественное представление кривой Лоренца страны.
Как оценивается социальное неравенство
Ещё в 1980-м году индекс Джини в Китае был около 30. 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. В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее, следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении .pdf). Graph and download economic data for GINI Index for the United States (SIPOVGINIUSA) from 1963 to 2021 about gini, indexes, and USA.
Adblocker detected! Please consider reading this notice.
- США: борьба за первое место
- Gini Coefficient by Country 2022
- Yahoo Finance
- Gini index 2023 |
- Список бумаг для расчета индекса
Help/Feedback
- Countries With Highest Gini Coefficient
- Как оценивается социальное неравенство
- Navigation menu
- Коэффициент Джини
- Countries Compared by Economy > GINI index. International Statistics at
Страны с неравномерным распределением богатства
Несмотря на проблемы с неравенством, США остаются одной из ведущих экономически развитых стран мира. Высокий уровень жизни и многочисленные возможности для достижения успеха привлекают людей со всего мира, которые хотят осуществить свою американскую мечту. Однако, для полного достижения этой мечты, необходимо сделать еще больше усилий по сокращению разрыва между богатыми и бедными в стране. Китай: растущее неравенство В последние десятилетия Китай достиг значительных успехов в экономике, подняв огромное количество людей из нищеты. Однако этот экономический рост привел к увеличению разрыва между богатыми и бедными.
Основными причинами растущего неравенства в Китае являются экономические реформы, проведенные правительством, и процесс урбанизации. Реформы способствовали быстрому развитию городов и подъему среднего класса, однако в сельских районах и среди мигрантов население осталось отсталым и несравненно беднее. Еще одной причиной растущего неравенства является неравномерное распределение доходов между различными регионами Китая. Развитые приморские провинции, такие как Пекин и Шанхай, получают гораздо большую часть бюджета, в то время как более отдаленные и бедные провинции остаются за бортом этого развития.
Другой фактор, способствующий неравенству, — это различия в доступе к образованию и здравоохранению. Богатые и густонаселенные города предлагают лучшие условия образования и более качественное здравоохранение, в то время как сельские районы мало получают подобные преимущества. Все эти факторы вместе создают негативную ситуацию, в которой бедные слои населения Китая оказываются обделенными и оставленными без возможности участвовать в экономическом прогрессе страны. Растущее неравенство может привести к социальным и политическим протестам, а также оказать отрицательное влияние на экономическую стабильность и устойчивость Китая в будущем.
Индия: ухудшение ситуации Справедливо отметить, что Индия является одной из наиболее неравенственных стран в мире.
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. 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.
Список стран по распределению богатства. Доход от черный рынок экономическая деятельность не включается и является предметом текущих экономических исследований.
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.
Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality Статья со списком Википедии Мировая карта коэффициентов Джини по странам. На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини.
Распределение доходов семьи - индекс Джини Распределение доходов семьи - индекс Джини 15 апреля 2024 0 комментариев 10252 просмотра 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. Коэффициент Джини может принимать значения от нуля до единицы 0-1 , расположенные между идеальной прямой равномерного распределения и кривой Лоренца.
Показателем стабильности же является неизменность год от года разрыва между бедными и богатыми. Государства могут бесконечно говорить о росте ВВП, бюджетных доходах, рекордах промышленности. Однако если при этом постоянно растет социальное неравенство, значит все идет не так уж хорошо.
Примером такой страны стала и Россия, где уровень неравенства в последние годы стабилизировался, но на фоне победных реляций правительства о росте уровня жизни, доходов, профицитном бюджете внезапно вновь стал расти. Почему это происходит и каковы последствия этого явления? Выпуская Джини из бутылки Наиболее распространенным в мире показателем имущественного расслоения общества является коэффициент Джини. Он сравнивает годовые доходы бедных и богатых граждан и показывает уровень отклонения от абсолютной нормы, то есть одинакового роста доходов социальных групп. 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.
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]. И на её основании можно вывести коэффициент Джинни.
Classification
- Методика расчета индекса джини
- Что такое индекс джини?
- Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality
- Индекс Джини | Investor's wiki
- Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
Список стран по распределению богатства. Доход от черный рынок экономическая деятельность не включается и является предметом текущих экономических исследований.
Так, например, в Норвегии, за последние 15 лет коэффициент Джини стремится вниз — он уменьшился с 0,4 до 0,2, то есть в 2 раза. Обобщая, в случае этой скандинавской страны можно утверждать, что количество бедных здесь снизилось вдвое. И такая картина наблюдается во многих развитых странах. А вот бедные и медленно развивающиеся страны, к сожалению, демонстрируют обратную тенденцию. Естественно, чтобы отслеживать этот параметр, нужно найти это число и контролировать его изменение ежегодно. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. Делается это следующим образом: Строится прямая Лоренца на основе собранных статистических данных.
Затем рассчитывается коэффициент.
А у бедных — в 5 раз меньше, чем у средних. Естественно, из расчета на одного человека. Далее, если рассматривать эти общие расходы по-отдельности, то получится следующее. Богатые, по сравнению с бедными, тратят больше в 5 раз на питание, в 12 раз — на одежду, 20 раз — на медицину.
Возможно ли из бедного превратится в богатого Если исходить из статистики, то можно заметить некоторые неутешительные тенденции. Бедные становятся еще беднее, им труднее зарабатывать и приумножать свой капитал, чем богатым. Между тем количество миллиардеров растет и это тоже факт. У богатых денег больше, соответственно, и возможностей больше. Они увеличивают свое состояние быстрее.
Поэтому даже при равных условиях в более выгодном положении остается тот, у кого средств оказалось больше. Но, как говорится, нет ничего не возможного. Если абстрагироваться от размера капитала, и исходить из реальности, то оптимальной позицией будет следующая. Самостоятельность в действиях, анализ доходов и трат, четкий план действий, а также грамотное распределение денег, накопление, откладывание, инвестиции — необходимый минимум на пути к благосостоянию. 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.
Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально ровной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем менее равноправным является общество. В приведенном выше примере Гаити более неравноправно, чем Боливия. В 1820 г. Источник: Всемирный банк. COVID-19, вероятно, окажет дальнейшее негативное влияние на равенство доходов. По данным Всемирного банка ,. Экономисты считают, что COVID-19 вызвал ежегодное увеличение коэффициента Джини на 1,2—1,9 процентных пункта в 2020 и 2021 годах.
Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини по доходам для каждой страны, для которой CIA World Factbook предоставляет данные: Некоторые из беднейших стран мира имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини, в то время как многие из самых низких коэффициентов Джини встречаются в более богатых европейских странах. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и со временем эта взаимосвязь менялась. Майкл Моатсос из Утрехтского университета и Джори Батен из Тюбингенского университета показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство немного росло, а затем уменьшалось по мере роста ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство имело тенденцию снижаться по мере того, как ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снижалось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко возрастало. Ограничения индекса Джини Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от надежных данных о ВВП и доходах.
Индекс Джини в странах мира
Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью машинного обучения. News. About. HDRO Team. В рейтинге стран по индексу Джини на 2023 год, шестое место занимает страна с самым высоким уровнем неравенства. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. Согласно индексу Джини, который измеряет степень доходового неравенства в стране, Бразилия занимает одно из первых мест в списке стран с самым высоким уровнем неравенства.
Индекс революций
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. You can learn more about this novel measurement approach in Chapter 3.
Из-за данных и других ограничений индекс Джини может завышать неравенство доходов и может скрывать важную информацию о распределении доходов. Понимание индекса Джини В стране, где каждый житель имеет одинаковый доход, коэффициент Джини дохода будет равен 0. Страна, в которой один резидент получил весь доход, а все остальные ничего не заработал, будет иметь коэффициент Джини дохода 1. Коэффициент Джини — важный инструмент для анализа распределения доходов или богатства в стране или регионе, но его не следует принимать за абсолютное измерение дохода или богатства.
По данным ОЭСР , в стране с высоким и низким уровнем доходов может быть один и тот же коэффициент Джини, если доходы распределяются одинаково внутри каждой из них: в Турции и США в 2016 году коэффициенты Джини по доходам составляли около 0,39-0,40. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представлен графически через кривую Лоренца , которая показывает распределение доходов или богатства путем нанесения процентиля населения по доходу на горизонтальную ось и совокупного дохода на вертикальной оси. Коэффициент Джини равен площади под линией полного равенства 0,5 по определению за вычетом площади под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией абсолютного равенства. Другими словами, это вдвое больше площади между кривой Лоренца и линией полного равенства. Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2. Вычитая это число из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которое затем делим на 0,5.
Другой способ восприятия коэффициента Джини — это показатель отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально равной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем менее равным является общество. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия. Индекс Джини во всем мире Глобальный Джини По оценкам Кристофа Лакнера из Всемирного банка и Бранко Милановича из Городского университета Нью-Йорка , коэффициент Джини для глобального дохода составлял 0,705 в 2008 году по сравнению с 0,722 в 1988 году. Однако цифры значительно различаются. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500.
Лакнер и Миланович показывают снижение неравенства примерно в начале 21 века, как и книга Бургиньона 2015 года: Источник: Всемирный банк. Экономический рост в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе во многом стал причиной недавнего снижения неравенства доходов. В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , тогда как многие из самых богатых стран Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько увеличивалось, а затем постепенно уменьшалось по мере увеличения ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог.
С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко увеличилось. Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. Недостатки Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране.
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.
Сосредоточение относительных объёмов признака у отдельных единиц соответственно приводит к пропорциональному уменьшению относительных объёмов у единиц оставшейся части совокупности, что и вызывает неравномерность распределения. Такая неравномерность возникает в распределении доходов по группам населения, трудовых ресурсов по регионам страны, активов по кредитным организациям и т.
Расчёт коэффициента Джини базируется на использовании кривой концентрации кривая Лоренца. Для её построения необходимо иметь частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака.
Здесь индекс Джини достиг 56? Самый низкий индекс Джини в мире Рейтинг лидеров возглавляют европейские государства: Золотая медаль достается Словении, где индекс Джини в 2017 году составил всего 24. На второй строчке расположилась Чешская Республика.
Этот же показатель достался и Словакии. Пятерка лидеров замыкается Молдавией — здесь показатель находится на уровне 25. Европа является регионом, где наблюдается очень низкий уровень неравенства в принципе. Читайте также:.
Распределение доходов семьи - индекс Джини
Олег с капиталов в 2 000 000 рублей. Саша с капиталом 200 000 000 000 рублей. Спустя год ситуация меняется. Вася и Петя без средств к существованию пустятся во все тяжкие и погрязнут в мелких подработках, кражах и микрозаймах. В итоге Вася останется должен банку 100 000 рублей, Петя — 20 000 рублей. Коля как работал на стабильной работе, так и будет. С учетом инфляции за год его доход подрастет до 22 000 рублей, но по факту он останется на том же уровне. Олег и Саша инвестировали в акции и ETF и по итогу получили хорошую доходность. Пример, конечно, утрированный, но зато тут наглядно видно, почему богатым так легко стать ещё богаче, а бедным тяжело выбраться из порочного круга бедности.
Даже ничего не делая и получая небольшой процент с многомиллиардного капитала, на длительном отрезке времени ты все равно разбогатеешь. Причем даже больше чем человек с миллионом, который организовал свой бизнес и впахивает день и ночь. Однако этот пример иллюстрирует не только фатальность положения бедных и успех богатых. Посмотрите на Колю. Это классический представитель третьей модели поведения, когда человеку хватает заработанных денег на жизнь, но по факту он существует от зарплаты до зарплаты. Уровень его дохода стабилен, как и уровень жизни. Он не беднеет, но и богаче тоже не становится. При этом не стоит забывать, что ему по жизни намного проще, чем тем же Васе и Пете.
Ему легче, чем им начать откладывать деньги, инвестировать и получать процент с собственных доходов. Однако тут есть один нюанс. Несмотря на то, что начать инвестировать Коле проще, чем представителям низшего класса, ему также легче, чем Олегу, а тем более Саше, потерять всё и попасть в ситуацию, в которой находятся Вася и Петя. В случае с богатыми и бедными ключевую роль играет размер капитала и наличие долгов.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality Статья со списком Википедии Мировая карта коэффициентов Джини по странам. На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини.
На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода. Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см.
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. В России используется метод деления на 20-процентные группы [2]. В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality
If the Gini coefficient, also known as the GINI index or Gini ratio, is high, the difference between the wealthiest and poorest individuals in a nation. Индекс Джини характеризует страны по равномерности распределения доходов, а справедливое оно или нет – вопрос не из статистической области. Это ведущая страна по неравному распределению доходов с индексом Джини 63, 4. Albania Algeria Angola Argentina Armenia Australia Austria Azerbaijan Bangladesh Belarus Belgium Belize Benin Bhutan Bolivia Bosnia and Herzegovina Botswana Brazil Bulgaria Burkina Faso Burundi Côte d'Ivoire Cabo Verde Cameroon Canada Central African Republic Chad Chile China Colombia. Индекс Джини • Отражает степень неравномерности распределения статей в журнале. Lists of Gini coefficient by country as calculated by the World Bank and by the World Income Inequality Database, UNU-WIDER UN University, World Institute for Development Economics Research, for the period 1960 to 2011.
Gini Coefficient By Country
В рейтинге стран по индексу Джини на 2023 год, шестое место занимает страна с самым высоким уровнем неравенства. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). Индекс качества жизни по странам 2023, Рейтинг стран мира по уровню жизни в 2023 году. Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор! Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента.