Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. 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%. Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой.
Коэффициент Джини
Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. Возможно, это связано с тем, что в хороших журналах многое определяют сильные, прорывные статьи, которые выделяются из основной массы, что приводит к ухудшению индекса Джини.
Gini inequality index - Country rankings
Коэффициент Джини (индекс Джини) — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к. Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития. На следующей инфографике представлены значения индекса Джини, расчитанные аналитиками Всемирного банка по состоянию на 2023 год. Сейчас индекс Джини в России равен 0,417 (последние данные на начало 2018 года). Graph and download economic data for GINI Index for the United States (SIPOVGINIUSA) from 1963 to 2021 about gini, indexes, and USA. В данной статье речь идет о неравенстве в распределении ресурсов между людьми и о самом достоверном показателе этого неравенства индексе Джини.
Индекс Джини
- Понимание индекса Джини
- Коэффициент Джини: формула неравенства
- Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
- Рейтинг стран по индексу Джини 2023
- Публикации
- Больше не счастливая семёрка: Джинни покинула группу NMIXX
Индекс Джини в 1980–2022 годах
- Индекс Джини: расчет и формула
- Определение индекса Джини - Руководство по глобальной торговле 2024
- Статьи в журнале «Гуманитарные научные исследования»
- Расчет коэффициента Джини
- Индекс джини - определение термина
- Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) - Набор данных - Хаб открытых данных
Бывшая участница NMIXX Джинни подписывает контракт с новым агентством — Fil
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.
Как сравнить неравенство в России с неравенством в других странах? Всё это давно научились считать господа, занимающиеся статистикой.
Они придумали множество различных формул, графиков, индексов и коэффициентов. 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.
Как видно из графика, кривая Лоренца дает интуитивно понятное, графическое представление о структуре распределения доходов, а коэффициент Джини позволяет количественно оценить уровень неравенства, используя эту графическую информацию. Кривая Лоренца Используем данные из заданичи для расчета коэффициента Джини. Теперь представим, что обе трапеции из графического расчета как бы находятся на боку, где основания трапеции соответствуют кумулятивному доходу, а высота — проценту, представленному каждым классом, в данном случае 33,33. Теперь мы можем рассчитать площадь фигуры А, которая представляет собой всю площадь под базовой линией, за вычетом площади B. Площадь под базовой линией равна 5000, так как это половина от квадрата со сторонами 100. Мы получили тот же результат, что и при использовании алгебраического метода. Доступ для подписчиков Это упражнение и сотня других доступны только для подписчиков. Это бесплатно! Где применяется индекс Джини Индекс Джини традиционно применяется для демонстрации уровня экономического неравенства в разных масштабах: Сравнение стран и регионов.
Коэффициент Джини позволяет сравнивать уровень экономического неравенства между различными странами и регионами, учитывая разную численность населения. Отображение неравенства внутри страны и в мировом масштабе. Он позволяет выявить, где концентрируется добавленная стоимость, основные доходы и богатство , и идентифицировать страны, выступающие в роли доноров ресурсов. Распределения дохода в различных частях страны. Возможно сравнивать распределение доходов по регионам и группам населения внутри страны с помощью этого индекса. Примером служит рассмотрение коэффициента Джини по регионам России за определенный период, что позволяет выявить различия в экономическом положении разных территорий. По разным отраслям и группам населения. Возможность анализа неравенства в различных сферах экономики и среди разных социальных групп. Например, он позволяет проводить оценку распределения доходов, например, среди селян, горожан, жителей Крайнего Севера и других групп. Отслеживание динамики на разных этапах исторического развития.
Что касается причин, по которым певица решила покинуть группу, то в заявлении агентства указаны некие «личные обстоятельства». NMIXX дебютировали как группа в феврале 2022 года. Последняя была известна как «центра» группы и ее ключевая участница.
GINI index (World Bank estimate) - Country Ranking
| Коэффициент джини в России: статистика, динамика, прогноз | измеряем неравенство доходов» на канале «Простая экономика» в хорошем качестве и бесплатно. |
| Вы точно человек? | Оптимальным значением индекса Джини считается его величина менее 35 %. |
| Gini Coefficient By Country | Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. |
| Росстат отметил рост доходного неравенства в России | Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. |
Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой
- Россия: на вершине рейтинга
- GINI index (World Bank estimate) - Country Ranking
- Новости GIVAUDAN SA — BX:GIN — TradingView
- Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора
Бывшая участница NMIXX Джинни подписывает контракт с новым агентством — Fil
Для его расчета, как правило, используется уровень годового дохода граждан, но иногда могут применяться дополнительные параметры например, сбережения, дорогостоящие активы, недвижимость и т. Индекс Джини: расчет и формула Коэффициент Джини рассчитывается по следующей формуле: В графическом отображении коэффициент Джини представляет собой соотношение площади фигуры, образованной линией абсолютно равномерного распределения доходов под 45 градусов и кривой Лоренца, отображающей неравномерность распределения, к общей площади треугольника, образованной линиями абсолютно равномерного и абсолютно неравномерного распределения доходов: В десятичном значении показатель выступает коэффициентом, также его могут отображать в процентах, тогда он становится индексом. Расчетом данного показателя занимаются статистические ведомства и международные аналитические организации. Значения и трактование коэффициента Джини Коэффициент Джини может иметь значение от 0 абсолютно равномерное распределение доходов до 1 абсолютно неравномерное распределение доходов.
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. В повседневных терминах это было бы похоже на описание содержимого фотографии исключительно по длине вдоль одного края или простому среднему значению яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами внутри распределения, например распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом ключе понимание демографических данных может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини.
Например, большая часть пенсионеров повышает индекс Джини.
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.
На нем видна следующая тенденция. Богатые становятся богаче, причем довольно сильно, а бедные и представители среднего класса уже много лет топчутся на одном уровне. То есть расслоение общества растёт.
Пропасть между богатыми и бедными увеличивается. А как обстоят дела в России? Поговорим далее об этом. В последнее время идёт широкая дискуссия по поводу неравенства зарплат в России. Упоминаются директора крупных государственных предприятий, Миллер, Сечин, Греф, называются их зарплаты и бонусы. Они огромные, исчисляются миллионами долларов. На основании этого оппозиционные СМИ пытаются убедить читателей и зрителей в том, что в России жуткое социальное неравенство.
Якобы богатые получают много и богатеют, а бедные получают мало и беднеют. Разберём эту тему на основе чётких экономических показателей. Изучим неравенство зарплат в других странах мира, в России, и в отдельных её регионах, в том числе в Крыму. Смотреть видео программы на телеканале Крым-24. Архив выпусков.
Индекс Джини в странах мира
Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. Gini index from The World Bank: Data. 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. Следовательно, коэффициент Джини для отрасли сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство равен 1687/5000=0,337. The Школа Джини скоро предоставит учебные модули в реальный мир Economics within the context of Gini’s unique Economic Humanism philosophy.
Индекс Джини и неравенство доходов
Глобальное неравенство, измеряемое индексом Джини, увеличилось в 19 и 20 веках, но уменьшилось в последние годы. Из-за данных и других ограничений индекс Джини может завышать неравенство доходов и может скрывать важную информацию о распределении доходов. Понимание индекса Джини Страна, в которой каждый житель имеет одинаковый доход, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 0. Страна, в которой один житель получил весь доход, а все остальные ничего не заработали, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 1. Тот же самый анализ может быть применен к распределению богатства «коэффициент Джини богатства» , но поскольку богатство измерять труднее, 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 является важным инструментом для анализа распределения доходов или богатства в стране или регионе, но его не следует принимать за абсолютную оценку дохода или богатства. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представлен графически через кривую Лоренца, которая показывает распределение дохода или богатства путем построения процентиля населения по доходу по горизонтальной оси и совокупного дохода по вертикальной оси. Коэффициент Джини равен площади под линией идеального равенства 0, 5 по определению минус площадь ниже кривой Лоренца, разделенная на площадь под линией идеального равенства.
Другими словами, это двойная площадь между кривой Лоренца и линией полного равенства. Чтобы оценить коэффициент дохода Джини для Гаити в 2012 году, мы нашли бы область под кривой Лоренца: около 0, 2. Вычитая этот показатель из 0, 5 площадь под линией равенства , мы получаем 0, 3, который затем делим на 0, 5.
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.
В настоящей работе приводятся свойства функции Лоренца и различные представления индекса Джини, систематизируются аналитиче...
И почему оно так нудно и неуклонно прослеживается во всём человеческом? Действительно, принцип жил и действовал до констатации его в статьях Парето. И удивительно - при такой "несправедливости" соотношения Парето цивилизация благополучно развивалась. Более того, она особенно хорошо развивалась в тех странах, где естественным образом складывалось это самое «соотношение Парето». Время от времени очередным революционерам заходило в голову, что именно им удалось догадаться, что наступил момент, когда есть возможность сломать эту ужасную «правду Парето». Скажем, за что боролись матросы Петрограда в 1917 году? За справедливость, конечно. Перед нами «матросский идеал» — абсолютно, как им казалось, справедливое распределение.
Изобразим его на графике. По горизонтали отложим названные выше проценты от всего населения, а по вертикали проценты от всех благ страны. Цифры «матросского замысла», названные выше, дадут просто прямую линию из нижнего левого угла в правый верхний. Экономисты назвали её «идеальная прямая Лоренца». Реакцию читателя понимаю — «Ужас как не хочется читать про какие-то графики! Возьмите себя в руки! Вдруг вас перестанут обманывать. Нарисованная нами прямая, как кажется, графический показатель всеобщего счастья! Так ли это? Например, осуществился ли где-то когда-то «матросский идеал» в истории?
Даже если он где-то существовал, то обязательно недолго и описывать его историю попросту было некому! Ибо, как сказал один мудрец: «Писаная история — это кладбище аристократий». Ведь историю пишет элита, которой в «матросском идеале» нет места. И конечно, элита описывает историю элиты, изредка упоминая народ.
The Gini coefficient, a measure used by economists, offers a numerical representation of this distribution. The Gini coefficient, thus, forms a comprehensive tool to understand, compare and consequently challenge economic disparities globally. As per the latest data, the United States had a Gini coefficient of 41.
Key findings from the data include: South Africa had the highest Gini coefficient at 63. Countries in Sub-Saharan Africa and South America, such as Brazil and Botswana, feature prominently among the nations with the highest wealth and income inequality.
Рейтинг стран по индексу джини 2023
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. The Gini Index is a tool that aims to decrease the level of entropy from the dataset. In other words, entropy is the measurement of the impurity or, we can say, randomness in the values of the dataset. A low disorder no disorder implies a low level of impurity. Entropy is calculated between 0 and 1.
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. Такой подход позволяет придать значимость признаку в формате числа WOE-вес и включить его в набор факторов для обучения модели прогнозирования. Важно, чтобы значения показателей были ранжированы, где А — лучшее значение, B — хорошее значение, С — удовлетворительное значение и т.
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.
Namibia closely follows in second place with a Gini Coefficient of 59. The third highest Gini Coefficient is Suriname with a score of 57. Zambia comes in fourth with a Gini Coefficient of 57. The Central African Republic also presents a significant income disparity, with a Gini Coefficient of 56. Eswatini Swaziland and Mozambique report similar Gini Coefficients at 54.
Джини Басс. Новости
это показатель распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком. Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. Кроме того, из-за таких ограничений, как достоверность данных о ВВП и доходах, индекс Джини может преувеличивать неравенство доходов и быть неточным. Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. 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. Есть ещё коэффициент/индекс Джини (Gini impurity), который используется в решающих деревьях при выборе расщепления.
Определение индекса Джини
Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе. 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. 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. Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе. Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. Есть ещё коэффициент/индекс Джини (Gini impurity), который используется в решающих деревьях при выборе расщепления.