Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. В 2023 году был составлен рейтинг стран по индексу Джини, который показывает, какие страны являются лидерами по уровню неравенства. 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) и 2021 году (0,409). Если говорить о другой стороне спектра, то самый большой Индекс Джини в странах Африки.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality
| Неравенство в Китае | Ниже представлен список стран по показателям неравенства доходов, включая коэффициент Джини, по данным Организации Объединённых Наций (ООН). |
| Индекс Джини (Gini index) · Loginom Wiki | Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. |
| Уровень инфляции | Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения. |
Индекс революций
Ниже представлен список стран по показателям неравенства доходов, включая коэффициент Джини, по данным Организации Объединённых Наций (ООН). Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. Индекс Джини – это то же самое, что и коэффициент Джини, только переведенное в проценты. Не удивлюсь, если в следующем годовом докладе я обнаружу, что по индексу Джини Россия обойдет и Южную Африку, и станет мировым эталоном антисоциального государства. Коэффициент Джини (индекс Джини) — это 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. Коэффициент Джини, по сути, является мерой неравенства доходов, причем более высокие значения указывают на большее неравенство между самыми богатыми и самыми бедными жителями страны.
Индекс революций
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. Таким образом, параметрическое уравнение для Коэффициента Джини будет выглядеть следующим образом: Подставив выражение 4 в выражение 1 для обеих моделей и преобразовав его, мы увидим, что в одну из частей можно будет подставить выражение 3 , что в итоге даст нам красивую формулу нормализованного Джини 2 Непараметрический метод При доказательстве я опирался на элементарные постулаты Теории Вероятностей. Известно, что численно значение AUC ROC равно статистике Вилкоксона-Манна-Уитни: Доказательство этой формулы можно, например, найти здесь Пусть модель прогнозирует возможных значений из множества , где и — какое-то вероятностное распределение, элементы которого принимают значения на интервале. Пусть множество значений, которые принимают объекты и. Очевидно, что множества и могут пересекаться. Обозначим как вероятность того, что объект примет значение , и как вероятность того, что объект примет значение. Тогда и Имея априорную вероятность для каждого объекта выборки, можем записать формулу, определяющую вероятность того, что объект примет значение : Пример того, как могут выглядеть функции распределения для двух классов в задаче кредитного скоринга: На рисунке также показана статистика Колмогорова-Смирнова, которая также применяется для оценки моделей.
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.
Насколько можно полагаться на коэффициент Джини при сравнении стран? 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.
Is this change an improvement or a decline in performance? We also calculate its distance from globally accepted targets associated with emission reductions, SDGs and other environmental, social and governance goals. For example, what are the efficiency improvements in sectors like buildings, transport and energy and how does this rate compare to what is required to keep on track to limit warming to 1,5 degrees Celsius? These two measurement components — the change in performance over time and the distance from global targets — offer new insight to market actors prioritizing ESG-aligned investment and commercial opportunities. The rate of change indicates green market momentum. Markets that are rapidly evolving towards more sustainable models may offer greater green investment opportunities. And the distance of each country from globally established targets conveys just how genuinely each market is realizing green growth. For a full description of the 18 GGEI indicators, please click here. Customers and shareholders — in addition to expanding climate-linked regulation globally — exert growing pressure on companies to transform their business models along environmental, social and governance ESG values. Company-level ESG data is rapidly proliferating and enriching how investors and companies assess both opportunities and risk. Country-level GGEI data can enhance this analysis further by showing which markets have green momentum and which ones pose the greatest risk of regulation due to sluggish progress towards global sustainability targets. This country-level sustainability context provided by the GGEI will become increasingly important in the 2020s, for three main reasons: opportunity, risk, and activism: Opportunity Markets with rapid progress in key sectors or technologies around sustainability are often prospective investment targets.
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. Так, например, в практике статистики при изучении дифференциации населения по доходам выделяют пять групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими.
Уровень инфляции
| Индекс революций — Блоги — Forbes Kazakhstan | Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. |
| Список стран по показателям неравенства доходов | Ещё в 1980-м году индекс Джини в Китае был около 30. |
| Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос | Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. |
| Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос — NTA на | Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. |
| Уровень жизни. Динамические ряды | Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор! |
Распределение доходов семьи - индекс Джини
Если говорить о другой стороне спектра, то самый большой Индекс Джини в странах Африки. Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. Коэффициент Джини.
Страны с неравномерным распределением богатства
Thus a Gini index of 0 represents perfect equality, while an index of 100 implies perfect inequality.
Статистическое значение показателя находится в диапазоне от нуля до единицы. Чем меньше значение индекса Джини, тем более равномерно распределяются благосостояние государства и доходы граждан и, соответственно, ниже социальное и имущественное неравенство населения [7 — 12]. Оптимальным показателем индекса Джини для стран является значение от 0,25 до 0,26. Критический предел дифференциации доходов составляет значение этого показателя в диапазоне 0,41—0,42.
В Европейском союзе средний показатель индекса Джини для всех стран в 2016 г. Среди европейских государств такие страны, как Швеция, Норвегия, Дания, Чехия и Словения, имели более низкий индекс Джини — в пределах 0,2 до 0,3. В этих странах национальное благосостояние распределяется наиболее равномерно между различными стратами общества, хотя существуют высшие, средние и низшие слои общества, обладающие своей спецификой доходов, форм собственности и социальной поддержкой государства [7]. В качестве одного из способов обеспечения равномерности распределения доходов называют изменения в системе налогообложения граждан, в частности введение прогрессивных ставок налога на доходы физических лиц НДФЛ. Единая ставка НДФЛ, существующая в России, приводит к тому, что бедные становятся еще беднее, а богатые продолжают увеличивать свое состояние.
В основе прогрессивной шкалы НДФЛ — система налогообложения, построенная на принципе увеличения налоговых ставок в зависимости от роста уровня облагаемого дохода налогоплательщика, а единой плоской — на взимании налога по единой ставке при любом уровне дохода. Адепты единой ставки НДФЛ утверждают, что если физические лица смогут сохранить большую часть высокого дохода, то они будут более мотивированы к труду, стимулируя тем самым экономический рост. Следовательно, единая ставка НДФЛ должна способствовать улучшению бизнес-климата. Огрехи единой ставки НДФЛ российское правительство с лихвой компенсирует налогами на имущество физических лиц и земельным налогом. Тем самым демотивируя физических лиц на потребление и капиталообразующие инвестиции, то есть в новое строительство, расширение, реконструкцию, техническое перевооружение и поддержание производств.
Наряду с налогом на имущество физических лиц и земельным налогом повышается налог на добавленную стоимость, что также снижает потребительские возможности российского населения. Развивающиеся страны все больше сталкиваются с высоким уровнем неравенства доходов и налогов на потребление [13]. Для выявления направлений развития российской бизнес-среды оценим параметры взаимоотношения индекса Джини и шкалы НДФЛ в мировой экономике и определим чувствительные друг к другу факторы. Ранжирование стран по индексу Джини и порядок их агломерации Ранжирование 60 стран, включая Российскую Федерацию, по максимальному значению индекса Джини по данным Всемирного Банка с 2008 по 2016 г. Результаты ранжирования показывают, что высокие значения индекса Джини больше 0,5 присущи странам Африки.
В результате кластерного анализа шестидесяти стран выявлено, что Российская Федерация склонна к агломерации по индексу Джини с Филиппинами, США и Гаити. По показателю агломерации «близлежащих» стран для Российской Федерации близкой является экономическая модель Соединенных Штатов [14], то есть ее можно назвать предпочтительной для развития российской бизнес-среды. Наиболее близкими и весомыми факторами экономической модели Соединенных Штатов и Российской Федерации являются политические, их способность определять экономическую конкурентную политику, а также неформальные правила, действующие по секторам экономики [15]. С одной стороны, в условиях антироссийских санкций политические факторы обеспечат устойчивое экономическое развитие, но с другой — замедлят экономический рост в рыночных условиях. Ранжирование стран по НДФЛ НДФЛ исчисляется в процентах от совокупного дохода физических лиц за вычетом необлагаемого минимума и других льгот, документально подтвержденных в соответствии с действующим законодательством.
Порядок взимания подоходного налога в каждой стране индивидуален и зависит от уровня доходов и шкалы налогообложения табл. Следует подчеркнуть, что в большинстве развитых стран действует прогрессивная ставка подоходного налога.
Так мы узнаем качество работы нашего алгоритма. Данный показатель прост в расчёте и легко интерпретируем, а значит популярен и часто используется в моделях банковского скоринга. Но достаточно ли одной метрики и можно «положиться» на Gini в управленческих вопросах? Возникает необходимость управления кредитным риском.
А значит, появляется задача улучшения модели рейтингования заемщиков. В качестве примера возьмем датасет с наблюдениями по количественным и качественным характеристикам заемщиков на протяжении экономического цикла и более, для которых проставлен признак дефолта. В таблице ниже представлен пример маркированных данных. Необходимо преобразовать качественные показатели. Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным. Однако, в бизнесе не всегда важные показатели являются числовыми.
Поэтому используют различные способы кодирования переменных. В данной задаче применили WOE-преобразование.
Тут, конечно, нужен пример. Смотри, допустим есть 5 человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей Иван Иванов капитал 2 000 рублей Средняк Средняков капитал 20 000 рублей Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей Вагит Алекперов капитал 200 000 000 000 рублей Прошёл год.
Вася и Иван, не имея средств к существованию, перебивались мелкими подработками, мелкими кражами и потребительскими кредитами. В итоге, Вася должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняк Средняков как работал, так и работает. Зарплату ему увеличили на сумму инфляции и теперь в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей.
Учитывая инфляцию, он остался на том же уровне благосостояния, в отличие от Васька и Ванька, влезших в кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свои капиталы в акции и ETF. Оба получили хорошую доходность. Игорь получил больше в процентах на капитал.
Из этого примера видно, насколько тяжело бедным не стать беднее, и насколько просто богатому стать богаче. Даже ничего не делая, получая мизерный процент на многомиллиардный капитал, ты всё равно за отрезок времени разбогатеешь на большую сумму, чем человек с миллионом, организовавший суперприбыльный бизнес, и работающий как белка в колесе. В данном примере есть ещё один показательный персонаж — Средняк Средняков. Он олицетворяет собой человека, живущего от зарплаты до зарплаты.
Он не становится беднее, но и богаче тоже не становится. Хотя он находится в той позиции, когда ему намного легче, чем Васе или Ивану начать инвестировать, двигаясь в сторону жизни, когда «деньги делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые… и т. С другой стороны, ему легче, чем Игорю или, тем более, Вагиту попасть в ситуацию, в которой находятся Вася и Иван. Что бы ни делал человек, он довольно крепко «увязает» в своём финансовом положении.
А в случае с середняками, живущими от зарплаты до зарплаты, ключевую роль играют их намерения.
Оптимальным показателем индекса Джини для стран является значение от 0,25 до 0,26. Если говорить о другой стороне спектра, то самый большой Индекс Джини в странах Африки. World Development Indicators (WDI) is the primary World Bank collection of development indicators, compiled from officially recognized international sources. It presents the most current and accurate global development data available, and includes national, regional and global estimates. [Note: Even. Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения.
Yahoo Finance
Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. 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. 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. GINI — индекс Джини. >100k — доля взрослых (в процентах), состояние которых не менее $100 тыс. страна. Следите за страной с самым высоким показателем: Уровень инфляции. Индекс Джини, количественное представление кривой Лоренца страны.
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
О них я сегодня тебе и расскажу. Начну с главного коэффициента, который лучше всего отражает ситуацию с неравенством в том или ином обществе — будь то семья, компания, город, страна или целый мир. Речь идёт о коэффициенте, который придумал в 1912 году итальянский демограф и статистик Коррадо Джини. Коэффициент Джини представляет собой производную от площади геометрической фигуры, построенной на основе Кривой Лоренца. Кривая Лоренца представляет собой график распределения доходов в обществе. Строится она следующим образом: 1. Берём ось координат, по оси X будем отмерять процент населения обычно принято делить на 5 частей, называемых квинтилями , а по оси Y будем отмерять процент дохода также принято делить на 5 частей. Отмечаем точками, процент от общего дохода, который получает каждый квинтиль. Соединяем линии — Кривая Лоренца готова.
Но для определения Коэффициента Джини нужно построить ещё и линию «абсолютного равенства». Линия будет являться биссектрисой между координатными осями. График готов. Чем больше площадь фигуры, образованной Кривой Лоренца и линией «абсолютного равенства», тем сильнее проявляется в данном обществе неравенство. Коэффициент Джини — это отношение площади этой фигуры к площади треугольника, образованного осью X, линией «абсолютного равенства» и вертикальной линией на отметке 100 по оси X. В результате мы получим значение от 0 до 1. Где 0 — абсолютное равенство, а 1 — абсолютное неравенство когда все доходы принадлежат одному человеку. Если считать по квинтилям, то единицу мы не получим даже в теории, но при разбиении оси X на количество граждан такая ситуация возможна теоретически, если всё принадлежит кому-то одному из представителей данного общества и то, коэффициент всё равно на какие-то миллионные доли будет меньше 1.
То есть, чем меньше значение этого коэффициента, тем меньше будет неравенство. Индекс Джини — это тот же Коэффициент Джини, но выраженный в процентах.
Затем рассчитывается коэффициент.
Он берется, как отношение площади образованной фигуры к площади треугольника, отображающей прямую равенства. Фактически ищут 2 площади. Если они будут идентичны, то коэффициент Джини будет равен нулю и означать полное равенство между всеми группами населения.
Если же площади будут максимально отличаться, то коэффициент неравенства составит 1. Это свидетельство полного дисбаланса между бедными и богатыми в обществе. Для детального расчета используют специальную формулу Брауна по которой можно рассчитать коэффициент Джини и составить рейтинг внутри страны, который распределен как по годам, так и по регионам на карте.
После получения этих цифр можно сопоставить рейтинг разных стран.
There are a number of other ways in which comparability across surveys can be limited. In collating this survey data the World Bank takes a range of steps to harmonize it where possible, but comparability issues remain. The PIP Methodology Handbook provides a good summary of the comparability and data quality issues affecting this data and how it tries to address them. The surveys underlying the data within a given spell for a particular country are considered by World Bank researchers to be more comparable. The breaks between these comparable spells are shown in the chart below for the share of population living in extreme poverty. You can select to see these breaks for any indicator in our Data Explorer of the World Bank data.
Например, в офисе работает 100 сотрудников от уборщиц до генерального директора. Первый дециль самые низкооплачиваемые работники зарабатывает 200 тысяч рублей в месяц на всех. Десятый дециль зарабатывает 2 миллиона рублей на всех. Разделив 2 миллиона на 200 тысяч, получаем коэффициент, равный 10. Это и есть индекс неравенства в данном офисе. И чем он меньше, тем меньше неравенство. Преимущество этого коэффициента в том, что его легче рассчитать. Однако он не всегда точно отражает ситуацию с неравенством. Имеется 2 офиса, в каждом из которых работает 100 сотрудников, а децильный коэффициент равен 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый дециль получает 2 миллиона в среднем 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника. Но в первом офисе 90 человек получают 20 000 рублей в месяц и 10 человек — 200 000, а во втором офисе 10 человек получают 20 000, еще 10 — 30 000, 70 человек — от 40 000 до 100 000 и 10 человек — 200 000. Очевидно, что ситуация с неравенством в этих фирмах будет разной, хотя децильное соотношение одинаково. Децильный коэффициент подходит для грубой оценки неравенства в обществе, а для более точных значений лучше использовать коэффициент Джини. Почему растет социальное неравенство В современном мире богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее. Это ни хорошо, ни плохо. Это просто факт. Но если вы знаете об этом, то это очень хорошо. Если нет, то это плохо. Почему же богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее? Все очень просто. Богатые используют деньги как инструмент для того, чтобы стать еще богаче. У бедных нет денег, и большинство из них тонет в трясине кредитов, что делает их еще беднее. Для этого, конечно, нужен пример. Предположим, что есть пять человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей. Иван Иванов капитал 2 тысячи рублей. Средняков капитал 20 000 рублей. Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей. Вагит Алекперов капитал 200 000 000 рублей. Прошел год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, обеспечивали себя мелкой подработкой, мелким воровством и потребительскими кредитами. В результате Вася оказался должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняков работал и продолжает работать. Его зарплата была увеличена на величину инфляции, и в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. С учетом инфляции он сохранил прежний уровень благосостояния, в отличие от Васи и Вани, которые взяли кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свой капитал в акции и ETF. Оба получили хороший доход. Игорь получил больше в процентах от капитала.
Gini Coefficient
Коэффициент Джини. 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). 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 this distribution. Ranging from 0 to 1, or 0% to 100%, a Gini coefficient of 0 signals perfect equality. В Германии «индекс Джини» растёт с 1998 года, хотя в 2000-х годах он немного снизился, однако с 2013 года вернулся к устойчивому росту, в то же время не превысив 32% по итогам 2016 года, что в 1,29 раз меньше, чем в США. процентное представление этого коэффициента, где 1=100%.