Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения. 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. В 2022 году индекс Джини в России впервые с 2002 года опустился ниже 0,4. Показатель по итогам 2023 года остается ниже, в частности, значений, зафиксированных в 2020-м (0,406).
Кривая Лоренца и индекс Джини - измеряем неравенство доходов
В стране растет коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства Фото: Екатерина Сычкова © Сегодня (14 апреля), южнокорейское новостное издание Спорт Кёнхян сообщил, что Джинни, бывшая участница NMIXX, подписала контракт с новым агентством United Artist Production (UAP). Рекорд Джини, или коэффициент Джини, является фактической пропорцией дисперсии, созданной итальянским аналитиком Коррадо Джини в 1912 году.
Котировки участников рынка
- Индекс Джини
- Индекс Джини | Investor's wiki
- Россия: на вершине рейтинга
- Коэффициент Джини: все ли равны? | Частных инвесторов журнал | Дзен
Gini inequality index - Country rankings
И да, в рамках этой статьи мы рассмотрим энтропию, индекс Джини, получение информации и их роль в применении техники деревьев решений. В процессе принятия решения участвуют несколько функций, и становится важным учитывать релевантность и последствия каждой функции, таким образом, назначая соответствующую функцию в корневом узле и преодолевая разделение узлов вниз. Движение вниз ведет к снижению уровня примесей и неопределенности и приводит к лучшей классификации или элитному разделению на каждом узле. Чтобы решить эту же проблему, используются такие показатели разделения, как Энтропия , Информационный прирост, Индекс Джини и т. Определение энтропии «Что такое энтропия? По сути, это измерение примеси или случайности в точках данных. Высокий порядок беспорядка означает низкий уровень примесей, позвольте мне упростить. Энтропия рассчитывается между 0 и 1, хотя в зависимости от количества групп или классов, присутствующих в наборе данных, она может быть больше 1, но означает то же значение, то есть более высокий уровень беспорядка. Для простоты интерпретации ограничим значение энтропии между 0 и 1. На изображении ниже перевернутая U-образная форма показывает изменение энтропии на графике, ось x представляет точки данных, а ось y показывает значение энтропии.
Энтропия - самая низкая без беспорядка в крайних точках оба конца и максимум высокий беспорядок в середине графика. Что такое получение информации?
Он часто используется в качестве индикатора экономического неравенства , измерения распределения доходов или, реже, распределения богатства. Значения больше 1 теоретически возможны из-за отрицательного дохода или богатства.
Ключевые моменты Индекс Джини — это показатель распределения доходов среди населения. Более высокий индекс Джини указывает на большее неравенство, когда люди с высоким доходом получают гораздо больший процент от общего дохода населения. 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. Тот же анализ может быть применен к распределению богатства «коэффициент Джини богатства» , но поскольку богатство труднее измерить, чем доход, коэффициенты Джини обычно относятся к доходу и выглядят просто как «коэффициент Джини» или «индекс Джини», без указав, что они относятся к доходу. Коэффициенты богатства Джини, как правило, намного выше, чем для дохода. 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.
Значительное их количество закрывало свои точки в России, отправляя персонал в отпуск или переводя на выплаты МРОТ на неопределенный срок, пока не находили фирму-покупателя в стране. Неравномерность роста заработка по отраслям. За счет продолжения в 2023 г. Несмотря на отсутствие официальных данных о росте зарплат в ВПК, полная загрузка производственных мощностей в отрасли увеличила спрос на кадры, а следовательно, и уровень дохода сотрудников. Дефицит кадров в определённых отраслях.
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.
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
Похоже, действительно крайности индекса Джини ведут в тупик! Так уж устроена суммарная психология общества, складывающаяся из обидчивости граждан, из завистливости жён, из обид малышей в классах школ, что индекс Джини реально развивающегося и энергичного общества стабилизируется около оптимума Парето. Грубые нарушения его, особенно приближением к единице, чреваты переворотами, революциями и прочими затеями, вытекающим из самых земных и ощущаемых каждым из нас свойств личности. В частности, движение индекса Джини к единице повышает вероятность переворота в стране! Как выглядит история фактического индекса Джини стран? Долго рассказывать… ООН каждый год публикует соответствующие данные. Они есть в Интернете.
А о перепадах между зарплатами начальника и рядовым работником, от которого напрямую напрямую! Так же, как размышляют и о странных цифрах «средних зарплат» на предприятии, где 2 миллиона начальника складывают с 16 рублями молодого изобретателя и получают среднюю зарплату в 1 миллион 08 рублей — ведь «точность статистики» прежде всего! У неё каждый рубль на учёте! Итак, про Россию. Ну чем не «православный халифат»? Даже по официальным данным и даже если не углубляться в перепады между зарплатами на вашем предприятии.
А вот цитата из Википедии для Китая. Судя по официальным номинальным доходам, разрыв уже достаточно велик. За время реформ, то есть за одно поколение, Китай прошел путь от коэффициента 0,2 до 0,5. Переход от справедливого к подчеркнуто несправедливому обществу очень заметен». Мы являемся свидетелями развития страны как процесса приближения к «обществу Парето». Китай реально и мощно развивается.
В действительности, стабильное общество держит индекс в районе величин 0,4-0,5 США, Великобритания, Италия. То есть, довольно жёсткий расклад 80:20 по Парето, приводящий к значению в 0,6 индекса Джини, государствам представляется как довольно опасная грань в отношении сохранения социальной стабильности. И теперь, может быть, самое главное — изменения и перепады индекса Джини исключительно сильны по влиянию на динамику экономики!
Что нужно сделать, если коэффициент близок к 1: 1. Активное управление портфелем продуктов: Оцените эффективность каждого продукта и решите, стоит ли сохранять его в ассортименте. Пересмотрите свой портфель продуктов, убирая менее успешные продукты или инвестируйте в их улучшение при необходимости 2. Диверсификация ассортимента товаров: Рассмотрите возможность расширения ассортимента продуктов, чтобы уменьшить зависимость от определенных категорий товаров. Это может помочь снизить коэффициент Джини и создать более устойчивое и разнообразное предложение.
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.
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. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку коэффициент Джини пытается сократить двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до одного числа, он скрывает информацию о «форме» неравенства.
GINI index (World Bank estimate) - Country Ranking
| Новости GIVAUDAN SA — BX:GIN — TradingView | Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения. |
| Рейтинги мест - Data Commons | В данной статье речь идет о неравенстве в распределении ресурсов между людьми и о самом достоверном показателе этого неравенства индексе Джини. |
Новости GIN
Есть ещё коэффициент/индекс Джини (Gini impurity), который используется в решающих деревьях при выборе расщепления. 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. Сегодня (14 апреля), южнокорейское новостное издание Спорт Кёнхян сообщил, что Джинни, бывшая участница NMIXX, подписала контракт с новым агентством United Artist Production (UAP). В 2022 году индекс Джини в России впервые с 2002 года опустился ниже 0,4. Показатель по итогам 2023 года остается ниже, в частности, значений, зафиксированных в 2020-м (0,406). Gini index from The World Bank: Data.
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
| Индекс Джини в Москве с 2011 года снизился на девять пунктов | Коэффициент Джини является важным инструментом для измерения неравенства доходов, и его анализ позволяет определить тенденции и факторы, влияющие на неравенство. |
| Индекс Джини и неравенство доходов | Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. |
| Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс? | Статьи по ключевому слову «коэффициент Джини». |
| - экономические и финансовые данные | Индекс Джини, также известный как коэффициент Джини, это показатель неравенства доходов в стране. |
Рейтинг стран по индексу джини 2023
Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле: Указанная формула приведена в статье «The Meaning and Use of the Area under a Receiver Operating Characteristic ROC Curve». Кратко поясню смысл приведенной формулы. Второй блок — это вероятность того, что два случайно выбранных аномальных класса будут оцениваться выше, чем случайно выбранный нормальный класс. Третий блок — вероятность того, что один случайно выбранный аномальный класс будет оценен выше, чем два случайно выбранных нормальных класса. Для наглядности визуализирую блоки на графике.
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. 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.
Какой же доверительный интервал может быть у единственного числа? И тем не менее, доверительный интервал коэффициент Джини существует. В этом посте хочу познакомить экспертов, занимающихся оценкой качества моделей, с таким малоизвестным инструментом как «доверительный интервал коэффициента Джини» Вопрос происхождения и расчета указанного показателя очень мало освещен в интернете: поисковики выдадут одну внятную англоязычную ссылку с попыткой интерпретации соответствующей формулы, которая без дополнительной информации будет недостаточно понятна. Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле: Указанная формула приведена в статье «The Meaning and Use of the Area under a Receiver Operating Characteristic ROC Curve». Кратко поясню смысл приведенной формулы.
Поэтому рекомендуется проводить периодический анализ рассматриваемого параметра Лоренца для долгосрочной оценки качества СМИ. Наконец, важно помнить, что рассматриваемый инструмент — это только один из критериев оценки качества действующих площадок и сборников НИР. Вместе с ним следует учитывать и другие факторы, такие как репутация организации в научном сообществе, охват аудитории, доступность трудов и т. В заключение можно сказать, что анализ значения Джинни представляет собой полезный инструмент для поиска подходящего места с целью размещения своей работы.
Он обеспечивает количественную оценку цитирования статей и может помочь ученым принять информированное решение при выборе журнала или конференции. Преимущества размещения работы в сборниках с высоким показателем Джинни Публикация рукописей в журнале с высоким показателем Джинни является одним из ключевых факторов для достижения признания и успеха в научном сообществе. Этот индекс, также известный как коэффициент концентрации Лоренца, представляет собой статистическую меру неравенства распределения чего-либо, в данном случае — цитирования статей. Определение правильного места для обнародования данных имеет решающее значение для авторов. Сборники и площадки с высоким показателем Лоренца обладают несколькими преимуществами, которые способствуют повышению качества и уровня значимости опубликованных исследований. Достоинства журналов с высоким индексом Джинни Во-первых, такие СМИ располагают широкой аудиторией и хорошей репутацией. Они привлекают ведущих ученых со всего мира и являются площадкой для обмена новостями, идеями и открытиями. Размещение работы в таком ведомстве дает автору возможность быть услышанным и принятым в научном сообществе. Во-вторых, НИР, опубликованные на платформах с высоким значением Джинни, имеют больший шанс быть цитируемыми другими учеными. В этом случае рассматриваемый параметр отражает степень концентрации цитирования статей.
Чем выше индекс, тем больше вероятность того, что ваша работа будет замечена и использована в развитии темы со стороны других авторов. В-третьих, обнародование работы в сборнике с высоким уровнем концентрации Лоренца может положительно сказаться на карьерном росте эксперта. Наличие публикаций в таких случаях увеличивает его авторитет в академической общественности и может способствовать получению финансовой поддержки для дальнейших исследований.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Рост экономики и увеличение доходов населения в Москве привели к снижению показателя экономического расслоения общества (индекса Джини) на девять процентных пунктов. Золотая медаль достается Словении, где индекс Джини в 2017 году составил всего 24.2%. Сейчас индекс Джини в России равен 0,417 (последние данные на начало 2018 года).