Золотая медаль достается Словении, где индекс Джини в 2017 году составил всего 24.2%. Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор! GINI INDEX The Gini index is also known as Gini coefficient. It is used to measure the inequality between the inhabitants of a region, by comparing their incomes. это показатель распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком. Gini Impurity. A measurement used to build Decision Trees to determine how the features of a dataset should split nodes to form the tree. What is Gini Impurity? Gini Impurity is a measurement used to.
Вы точно человек?
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.
Притом эти сведения каждый пользователь при наличии свободного времени и желании может перепроверить, перейдя по соответствующим ссылкам. При анализе рассматриваемого оценочного критерия следует учитывать несколько факторов. Во-первых, размер выборки трудов должен быть достаточно большим, чтобы получить репрезентативное представление о платформе. Например, если выбранное место имеет всего несколько статей с высоким уровнем цитируемости и остальные имеют низкую цитируемость, это может создать искажение в расчетах. Во-вторых, следует учитывать временной фактор.
Качество сборника может меняться со временем: новые издательства могут появляться с высокой квалификацией и привлекательностью для авторов; старые же могут терять свою актуальность или популярность. 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.
Функция и кривая Лоренца, а также индекс Джини обычно используются для теоретических исследований и приложений в экономических и социальных науках. Первоначально эти инструменты были введены для описания и изучения неравенства распределения дохода и благосостояния среди определенной популяции населения. В последние годы они нашли широкое применение в таких отраслях знания как демография, страхование, здравоохранение, теории риска и надежности, а также и в других областях деятельности человека.
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.
Gini Coefficient By Country
Для анализа показателя Джинни необходимы данные о количестве цитирований каждой статьи в конкретном издании. Чем больше доступных сведений и фактов, тем более точные результаты можно получить. Существуют специализированные базы данных и инструменты, такие как Google Scholar или Web of Science , которые предоставляют информацию о цитированиях объем, частота и пр. Притом эти сведения каждый пользователь при наличии свободного времени и желании может перепроверить, перейдя по соответствующим ссылкам.
При анализе рассматриваемого оценочного критерия следует учитывать несколько факторов. Во-первых, размер выборки трудов должен быть достаточно большим, чтобы получить репрезентативное представление о платформе. Например, если выбранное место имеет всего несколько статей с высоким уровнем цитируемости и остальные имеют низкую цитируемость, это может создать искажение в расчетах.
Во-вторых, следует учитывать временной фактор. Качество сборника может меняться со временем: новые издательства могут появляться с высокой квалификацией и привлекательностью для авторов; старые же могут терять свою актуальность или популярность. 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.
Помимо прочего, страны с высоким и с низким доходом населения могут иметь одинаковые коэффициенты Джини: из-за недостоверных или искаженных данных о ВВП и прибыли индекс может завышать степень неравенства в денежном эквиваленте и быть неточным. Например, если данные о доходах отражают только официальный заработок, но не учитывают неофициальные или скрытые источники. Согласно отчету Всемирного банка о бедности и общем процветании за 2020 год, в течение пяти лет после крупных эпидемий, таких как вирусы H1N1 2009 , Эбола 2014 и Зика 2016 , коэффициент Джини увеличивается примерно на 1,5 пункта. Хотя последствия пандемии COVID-19 все еще подсчитываются, ранние оценки прогнозируют увеличение коэффициента Джини на 1,2—1,9 в год в 2020 и 2021 годах, что свидетельствует об увеличении неравенства доходов. Использование индекса Джини в мире Коэффициент Джини в ЕС в целом ниже, чем в других государствах мира, и по состоянию на 2020 год варьируется от 29 до 35 в зависимости от страны. Для сравнения индекс Соединенных Штатов Америки в том же году составлял 39,7. 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.
Так, популярностью пользуется также Децильный коэффициент. Дециль — это десятая часть. Например, в офисе трудятся 100 работников от уборщиц до генерального директора.
Первый дециль самые низкооплачиваемые сотрудники зарабатывает 200 000 рублей в месяц на всех. А десятый дециль — 2 миллиона рублей на всех. Делим 2 миллиона на 200 тысяч, получаем коэффициент равный 10. Это показатель неравенства в данном офисе. И чем он меньше — тем меньше неравенство. Преимущество данного коэффициента в том, что его легче посчитать. Но не всегда он точно отражает ситуацию с неравенством.
Есть 2 офиса, в каждом по 100 сотрудников, децильный коэффициент составляет 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем, по 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый — 2 миллиона в среднем, по 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника. Но в первом офисе 90 человек получают по 20 тысяч рублей в месяц, а 10 человек — по 200 тысяч, а во втором офисе 10 человек получают по 20 тысяч, другие 10 — по 30 тысяч, ещё 70 человек — от 40 до 100 тысяч, и 10 человек по 200 тысяч. Конечно, ситуация с неравенством в этих компаниях будет разной, хотя децильный коэффициент одинаков. Децильный коэффициент подходит для грубой оценки неравенства в обществе, а для более точных значений, всё же, лучше использовать Коэффициент Джини. Почему растёт социальное неравенство Современный мир устроен таким образом, что богатые имеют тенденцию к тому, чтобы становиться ещё богаче, а бедные — к тому, чтобы становиться ещё беднее. Это не хорошо и не плохо.
Это просто факт. Но если ты чётко его осознаешь — это будет очень хорошо.
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.
Росстат отметил рост доходного неравенства в России
| Коэффициент Джини. Большая российская энциклопедия | Во-первых, коэффициент Джини в большинстве случаев основан на уровне дохода (income), а не уровня общих активов или благосостояния (wealth). |
| Telegram: Contact @FINANCEkaz | Income and wealth inequality remains a global concern with varying levels of disparity seen across countries. The Gini coefficient, a measure used by economists, offers a numerical representation of. |
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
VPark - 12. После выхода эпизода, организаторы шоу опубликовали фотографии... VPark - 31. Ранее ДжинИ сообщила, что она покидает группу и агентство из-за проблем со здоровьем и группа... VPark - 07. В каком году вы родились? Например, в этой статье мы собрали небольшую часть айдолов, которые родились 1995 году. Давайте узнаем, кто же... SaYeS - 27. Princess of DragonHwa - 05. Princess of DragonHwa - 22.
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. В заключение, размещение рукописей в СМИ с высоким параметром Лоренца предоставляет автору ряд преимуществ, таких как широкая аудитория и хорошая репутация издания, возможность быть цитируемым другими учеными и повышение карьерных перспектив. Однако выбор подходящего и правильного сборника необходимо осуществлять на основе не только рассматриваемого коэффициента, но и других факторов, чтобы обеспечить максимальную эффективность своего труда.
Риски и ограничения при поиске научного сборника на основе значения Джинни Обозреваемый статистический показатель, несмотря на свою популярность и широкое использование в академическом сообществе, он имеет и некоторые риски и ограничения. Особенности анализа индекса Джинни при выборе журнала для публикации Во-первых, стоит отметить, что это значение основано на количественных данных о цитировании статей в определенном журнале или базе данных. Это значит, что обозреваемый размещенные труды часто цитируется только самими авторами своих статей самоцитирование или если в нем публикуется много низкокачественных работ с большим числом цитирований со стороны других несерьезных изданий. Во-вторых, следует учитывать специфику конкретной области науки. Значение Джинни может быть полезным для определения репутации сборника в целом, но это не всегда гарантирует высокое качество публикаций в каждой области.
Значения и трактование коэффициента Джини Коэффициент Джини может иметь значение от 0 абсолютно равномерное распределение доходов до 1 абсолютно неравномерное распределение доходов. Чем выше значение индекса Джини — тем выше уровень социального неравенства в государстве. Коэффициент Джини показателен не только в абсолютном значении, но и в динамике: если он растет — уровень социального неравенства растет, если падает — соответственно, падает.
Коэффициент Джини по странам мира и в России На следующей инфографике представлены значения индекса Джини, расчитанные аналитиками Всемирного банка по состоянию на 2023 год, а также десятка стран с наибольшим значением коэффициента.
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.
Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
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. Второй блок — это вероятность того, что два случайно выбранных аномальных класса будут оцениваться выше, чем случайно выбранный нормальный класс.
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. Применение коэффициента Джини в России началось в 1990-х годах — в это время, как и позднее период экономического роста в 2000-е годы , он демонстрировал низкую эгалитарность равенство российского общества [2].
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. Маркетинг и продвижение: Пересмотрите стратегии маркетинга и продвижения, чтобы сбалансировать внимание к различным продуктам. Уделяйте внимание товарам с более низкими продажами, чтобы стимулировать спрос или чтобы распродать остатки 4.
В целом этот параметр довольно хорош, но есть и нюансы. Когда вы видите коэффициент, вы не знаете, на основании какого количества групп он рассчитывался — чем меньше групп, тем больше коэффициент. Кроме того, для плановой экономики этот коэффициент не применим.
Индекс Джини в Москве с 2011 года снизился на девять пунктов
В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. The Gini coefficient measures inequality on a scale from 0 to 1. Higher values indicate higher inequality. Depending on the country and year, the data relates to income measured after taxes and benefits, or. Индекс Джини представляет собой отношение площади фигуры между упомянутой биссектрисой и кривой Лоренца к площади треугольника. GINI INDEX The Gini index is also known as Gini coefficient. It is used to measure the inequality between the inhabitants of a region, by comparing their incomes. Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР.
Данные и Ресурсы
- Countries ranked by GINI index (World Bank estimate)
- Индекс Джини в Прикамье снизился на 5,5%
- Бывшая участница NMIXX Джинни подписывает контракт с новым агентством — Fil
- Gini index (World Bank estimate)
- Terms similar to Gini Index for execution of decision tree technique
Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
При этом в России индекс Джинни снижается уже много лет подряд. 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). Индекс Джини численно равен отношению площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства (залитая область на рис.), к площади треугольника ABC. Индекс Джини численно равен отношению площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства (залитая область на рис.), к площади треугольника ABC. Gini index from The World Bank: Data.
Определение индекса Джини
Другой способ представить коэффициент Джини как меру отклонения от идеального равенства. 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.
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.
При оценке межрегионального неравенства по методике коэффициента Джини в качестве исследуемого признака... Наиболее актуальными они стали в конце XIX - начале XX века в связи с расслоением стран с разнообразным политическим и социальным устройством, вызванным интенсивным развитием экономики, науки и техники.
Функция и кривая Лоренца, а также индекс Джини обычно используются для теоретических исследований и приложений в экономических и социальных науках.
Так, чем на большее количество групп поделена одна и та же совокупность больше квантилей , тем выше для неё значение коэффициента Джини. Коэффициент Джини не учитывает источник дохода, то есть для определённой географической единицы страны, региона и т. Метод кривой Лоренца и коэффициента Джини в деле исследования неравномерности распределения доходов среди населения имеет дело только с денежными доходами, меж тем некоторым работникам заработную плату выдают в виде продуктов питания и т. Различия в методах сбора статистических данных для вычисления коэффициента Джини приводят к затруднениям или даже невозможности в сопоставлении полученных коэффициентов. Коэффициент Джини отчасти неадекватен для плановых экономик, где распределение ресурсов зависит не только от доходов, но и от лояльности к государству партии.
Кроме того, так как частное предпринимательство запрещено в плановой экономике , выходит ситуация когда получаемые доходы фиксируются не у предпринимателей, а у государства.
Индекс Джини и неравенство доходов
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. GINI INDEX The Gini index is also known as Gini coefficient. It is used to measure the inequality between the inhabitants of a region, by comparing their incomes. В 2015 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индикатор имущественного расслоения в обществе) в Пермском крае был 0,422, в 2019 — 0,399, то есть меньше на 5,5%. А что мешает законодательно ввести индекс Джини для разоблачения «внутренних тормозов» прогресса отдельных предприятий России, отраслей? Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой.
What you should know about this indicator
- Индекс Джини и неравенство доходов | Conomy
- Gini inequality index - Country rankings
- Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
- Новости GIVAUDAN SA — BX:GIN — TradingView
- - экономические и финансовые данные
- В России зафиксирован рост доходного неравенства - АБН 24