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.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства)
- Коэффициент Джини - индекс концентрации доходов — Тюлягин
- Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
- Индекс Джини, или почему рядовому работнику не хочется работать? — Михаил Грамм — NewsLand
- Gini income inequality index, 2020:
- Gini Coefficient
- Индекс концентрации Джини
Индекс Джини и неравенство доходов
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. 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.
Thus, placing the most relevant feature at the root node and further traversing down by splitting the nodes. As we move further down the tree, the level of impurity or uncertainty decreases, thus leading to a better classification or best split at every node. Splitting measures such as Information gain, Gini Index, etc. Information gain is based on the concept of entropy, which is the degree of uncertainty, impurity or disorder. Information gain aims to reduce the level of entropy starting from the root node to the leaf nodes.
Relevance of Entropy Entropy is a measure of the disorder or the measure of the impurity in a dataset.
В абсолютных цифрах это составило 500 тыс. Устойчивую тенденцию к снижению имел и другой важный показатель — уровень перераспределения рабочей силы в частном секторе экономики — синтетический показатель, отражающий мобильность рынка труда вследствие таких процессов как расширение или сокращение фирм, их создание и закрытие. Исследователи определили несколько ключевых факторов, изменивших тренды развития предпринимательского сектора и снижения деловой активности в США.
Они связаны: с изменениями в отраслевой структуре и типе фирм; составе отраслей промышленности США; падением доли компаний стартапов [11]. Данные выводы американских исследователей подтверждаются результатами других работ, но уже посвященных исследованию факторов, влияющих на создание высокотехнологичных предприятий в американской промышленности в период 1970—1980 гг. Для этого периода было характерно бурное развитие малого и среднего бизнеса. Устойчивая структура промышленности, как свидетельствуют данные этого исследования, была основой динамичного развития самой отрасли и деловой среды в целом.
В экономической литературе, на основе анализа практики предпринимательства в Европейском Союзе, отмечается важность таких макроэкономических индикаторов как инфляция, процентная ставка, уровень безработицы [13]. Основные исследования структурных изменений в экономике в контексте концепции предпринимательства касались динамики изменения структуры самого предпринимательского сектора: роста числа мелких фирм и сокращения доли крупных. Так, отдельные исследователи отмечали, что технологические изменения, глобализация, дерегулирование, сдвиги в предложении рабочей силы, разнообразие спроса и обусловленные этим более высокие уровни неопределенности, способствовали изменению структуры промышленности, когда происходил переход от большей концентрации и централизации к меньшей концентрации и децентрализации [14, с. Причиной этого авторы исследования считают то, что институты и проводимая ими политика в отдельных странах способствуют более быстрому реагированию на технологические изменения и глобализацию на основе перехода к менее централизованной и более рассредоточенной структуре промышленности.
Это находит свое отражение в том, что отраслевая структура, как правило, изменяется в сторону повышения роли мелких фирм [14, с. Одной из причин таких изменений считают изменение характера технического прогресса в 1970-е годы, когда эффект гибкой автоматизации и специализации выразился в форме перехода от крупных к более мелким фирмам и сокращения доли массового производства [15]. Анализ данных по Германии за 1975—2002 показывает, что экономический рост может быть ускорен структурными изменениями, вызванными вновь созданными предприятиями, то есть предпринимательская деятельность становится фактором экономического роста [16]. Логике построения Индекса Глобальной предпринимательской деятельности в наибольшей степени соответствует индексный подход к оценке структурных изменений, поэтому для включения структурного фактора в расчет Глобального индекса нами предлагается использовать метод оценки различных структур совокупностей на основе принципа измерения пропорциональности, предложенный П.
Ватником [17]. Предложенный подход позволяет создать определенную эталонную оценку, которая может быть использована при исследовании динамики изменения самой структуры. Содержательно коэффициент пропорциональности представляет собой числовую меру близости между оцениваемой структурой и эталонной. Особенностью данного индекса является то, что он допускает задание эталонной структуры исходя из качественных соображений.
Для отраслевой структуры ВВП в качестве такого эталона может быть выбрано среднее значение долей каждой отрасли в ВВП по исследуемой совокупности и по состоянию на конец рассматриваемого периода. Этим самым достигается учет влияния каждой отрасли на формирование структурной динамики в целом. Прежде всего, необходимо было определить отраслевую структуру экономики каждой страны, исходя из международной классификации отраслей, действовавшей до 2015 г. Анализируемый нами в дальнейшем период предпринимательской активности составляет 25 лет и охватывает интервал времени с 1990 по 2014 гг.
Вы можете отредактировать статью, добавив ссылки на авторитетные источники в виде сносок. Дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей.
Может быть использован для сравнения распределения признака дохода между различными совокупностями например, разными странами. При этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран. Может быть использован для сравнения распределения признака дохода по разным группам населения например, коэффициент Джини для сельского населения и коэффициент Джини для городского населения.
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
| Индекс Джини | Investor's wiki | А что мешает законодательно ввести индекс Джини для разоблачения «внутренних тормозов» прогресса отдельных предприятий России, отраслей? |
| В России зафиксирован рост доходного неравенства - АБН 24 | 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. |
| Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) | На следующей инфографике представлены значения индекса Джини, расчитанные аналитиками Всемирного банка по состоянию на 2023 год. |
Содержание
- Еще термины по предмету «Экономика труда»
- Gini index (World Bank estimate)
- Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
- Коэффициент Джини в России
- Рейтинг стран по индексу джини 2023 -
- предоставляет экономические и финансовые данные
Новости GIN
Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. Согласно индексу Джини, который измеряет степень доходового неравенства в стране, Бразилия занимает одно из первых мест в списке стран с самым высоким уровнем неравенства. Коэффициент Джинни применяется для измерения неравномерности распределения каких-либо переменных в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает полное равенство. 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.
Что означает коэффициент Джини
- Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства)
- Индекс Джини в Москве с 2011 года снизился на девять пунктов / Новости города / Сайт Москвы
- Коэффициент Джини применительно к отраслям российской экономики
- Индекс Джини и неравенство доходов | Conomy
- Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства)
- Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения
Определение индекса Джини
Кроме того, из-за таких ограничений, как достоверность данных о ВВП и доходах, индекс Джини может преувеличивать неравенство доходов и быть неточным. Есть ещё коэффициент/индекс Джини (Gini impurity), который используется в решающих деревьях при выборе расщепления. Индекс Джини численно равен отношению площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства (залитая область на рис.), к площади треугольника ABC. Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. В РФ, по данным конца 2014 года, коэффициент Джини по доходам был равен 0,42, а по имуществу – 0,921, что свидетельствует о высоком уровне общественного неравенства.
Gini Coefficient
Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. А что мешает законодательно ввести индекс Джини для разоблачения «внутренних тормозов» прогресса отдельных предприятий России, отраслей? 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. Кроме того, из-за таких ограничений, как достоверность данных о ВВП и доходах, индекс Джини может преувеличивать неравенство доходов и быть неточным.
К вопросу о применении коэффициента Джини и других показателей неравенства
| Индекс Джини | Коэффициент Джини является важным инструментом для измерения неравенства доходов, и его анализ позволяет определить тенденции и факторы, влияющие на неравенство. |
| Понимание индекса Джини и получения информации в деревьях принятия решений | Индекс Джини широко используется в статистике, чтобы показать экономическое неравенство по странам и регионам. |
| Коэффициент Джини по странам и в России. Кривая Лоренца. Пример по годам | Latest numbers for economic inequality, which is the difference in how assets, wealth, or income are distributed among individuals and/or populations. It is also described as the gap between rich and. |
| Коэффициент Джини — Рувики: Интернет-энциклопедия | Золотая медаль достается Словении, где индекс Джини в 2017 году составил всего 24.2%. |
| Индекс Джини, или почему рядовому работнику не хочется работать? | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)XML. Данные в формате XML выгруженные из |
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
Россия находится в третьем десятке и имеет средний индекс неравенства, на уровне Китая, Индонезии, Таиланда. Что дает индекс? Равенство распределения доходов часто отождествляют со справедливостью, однако это не совсем так. Справедливым в определенной трактовке смысла можно назвать и обратную ситуацию, когда доходы распределяются на общих условиях в ходе конкурентной борьбы. Какое понимание справедливости более верное — вопрос открытый. Индекс Джини характеризует страны по равномерности распределения доходов, а справедливое оно или нет — вопрос не из статистической области. Практическим же результатом расчета индекса Джини в современной экономической реальности является оценка эффективности системы распределения благ в экономике и отслеживания возможных диспропорций в ней. Предыдущие статьи цикла:.
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. Функция возвращает величину доверительного интервала.
Страна, в которой один резидент получил весь доход, а все остальные ничего не заработал, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 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 указания того, 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 представляется 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 полного 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. Эта цифра представляет собой чрезвычайно высокое неравенство. 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 меньше равноправия в обществе. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия.
Another limitation of the Gini coefficient is that it is not additive across groups, i. Because the underlying household surveys differ in methods and types of welfare measures collected, data are not strictly comparable across countries or even across years within a country. Two sources of non-comparability should be noted for distributions of income in particular. First, the surveys can differ in many respects, including whether they use income or consumption expenditure as the living standard indicator. The distribution of income is typically more unequal than the distribution of consumption. In addition, the definitions of income used differ more often among surveys. Consumption is usually a much better welfare indicator, particularly in developing countries. Second, households differ in size number of members and in the extent of income sharing among members.