К чему может привести рост социального неравенства в России. Коэффициент Джини, показатель, используемый в статистике для оценки степени концентрации изучаемого признака или неравномерности его распределения. Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью машинного обучения. Коэффициент Джини может принимать значения от 0 до 1. Чем ближе коэффициент Джини к нулю, тем меньше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены более равномерно.
Децильный коэффициент в России 2023 году
Несмотря на это, он остается ниже значений, зафиксированных в 2020 году 0,406 и 2021 году 0,409 , а максимальное значение было достигнуто в 2007 году 0,422. В 2023 году этот коэффициент увеличился до 14,6 раза, сравнимо с 13,8 раза в 2022 году. Впрочем, в 2007-2013 годах он превышал 16 раз, а даже в 2021 году составлял 15,2 раза.
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.
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. WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений. Для прогнозирования использую логистическую модель. Запишу факторы в отдельный лист для удобства.
Samsung показал надеваемый на запястье смартфон.
Видео Считаем дивиденды «Сбера». Сколько банк заплатит за 2023 год? Биржевая цена какао-бобов зашкаливает. Что случилось? МВД попросило заочно арестовать блогера-миллионника.
Правда, отмечают составители рейтинга, в большинстве своем, за исключением Hенецкого автономного округа, регионы с относительно низким коэффициентом Джини располагаются в конце списка по доле работников с зарплатами выше 100 тысяч рублей в месяц, то есть относительное равенство зарплат объясняется здесь отсутствием заметного числа богатых. А лидерами по доле высоких зарплат стали северные и дальневосточные регионы, а также Москва. Там высокие зарплаты, в первую очередь, являются компенсационными, так как уровень цен в регионах-лидерах достаточно высок. Однако компенсируется не только дороговизна текущего потребления, но и потеря в комфорте и качестве жизни из-за суровых погодных условий и удаленности от других регионов. Высокие зарплаты в Москве объясняются ее столичным статусом и, соответственно, максимальной концентрацией финансовых ресурсов.
Росстат: неравенство между богатыми и бедными в России сокращается
По данным исследований Credit Suisse, коэффициент Джини по богатству в России достигает 0,88 [17]. По данным Росстата, в прошлом году коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, минимума с 2002 года. Экономическое неравенство в России — одна из характеристик социального неравенства в российском обществе. Снижение экономического неравенства упомянуто в качестве одной из. Инфляция в России по итогам 2023 г. 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. «Низкий коэффициент Джини характеризует Белгородскую область с положительной стороны, так как он наблюдается на фоне относительно быстрого роста экономики региона в последние годы, – отмечают составители рейтинга.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
К чему может привести рост социального неравенства в России. Помимо Коэффициента Джини и Децильного коэффициента, народ постоянно пытается придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы, так или иначе, отражали неравенство. «Низкий коэффициент Джини характеризует Белгородскую область с положительной стороны, так как он наблюдается на фоне относительно быстрого роста экономики региона в последние годы, – отмечают составители рейтинга. Коэффициент Джини – это показатель степени расслоения общества по какому-либо социальному признаку.
Как уменьшить социальное неравенство?
Разница между средними доходами этих групп составляла 14,6 раза. Помощник президента Максим Орешкин признал, что неравенство в России все еще слишком высоко, но отметил, что оно постепенно снижается. Он связал этот процесс с низким уровнем безработицы, ростом заработных плат, поддержкой семей с детьми и сокращением бедности.
Дальше в отчёте приведены таблицы с расчётами.
Общее богатство России оценено там в 1,2 триллиона долларов. Для сравнения, богатство крошечного Сингапура, по мнению швейцарцев — 1,1 триллиона долларов, а богатство маленького Тайваня — 2,8 триллиона. Это очевидно ложная информация.
В Москве живёт 12 миллионов человек, при этом на каждого приходится 18,7 квадратных метров. Средняя стоимость квадратного метра в Москве составляла на 2013 год примерно 5 тысяч долларов. А ведь есть ещё недвижимость в остальной части России, личные автомобили, разного рода бизнес и прочие многочисленные активы.
С их учётом — по самым консервативным оценкам — общее богатство домохозяйств составляет никак не менее 5 триллионов долларов. О реальных активах меньше информации, однако наши оценки предполагают, что они примерно вдвое больше.
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. WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений.
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.
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.
Вопрос можно поставить иначе... Что он сделал полезного?
Перечислять можно очень долго все минусы, по всем отраслям, от сельского хозяйства до космоса. Везде катастрофа.
Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России
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. Этот пример показывает, как трудно бедным не становиться беднее и как легко богатым становиться богаче.
Даже ничего не делая, получая мизерные проценты на многомиллиардный капитал, вы все равно станете богаче за определенный период времени, чем человек с миллионом, создавший сверхприбыльную компанию и работающий как белка в колесе. В этом примере есть еще одна показательная фигура — Средняков. Это человек, живущий от зарплаты до зарплаты.
Он не становится беднее, но и не становится богаче. Хотя он находится в ситуации, когда ему гораздо легче, чем Васе или Ивану, начать инвестировать, стремиться к жизни, в которой «деньги делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги…. С другой стороны, ему легче, чем Игорю или, тем более, Вагиту, оказаться в той ситуации, в которой оказались Вася и Иван.
Что бы человек ни делал, он все равно «увязает» в своем финансовом положении. А для среднего класса, живущего от зарплаты до зарплаты, их намерения играют ключевую роль. Почему и как бороться с неравенством Широко распространено мнение, что высокий уровень неравенства препятствует «подъему общества», тормозит экономическое развитие и угрожает социальной стабильности хотя это не доказано.
Анализ панельных данных российских регионов двухшаговым системным обобщенным методом моментов также свидетельствует о негативном влиянии высокого неравенства на динамику душевого валового регионального продукта. Не найдено достаточных подтверждений квадратичной связи между указанными переменными.
По коэффициенту Джини статистический показатель степени экономического неравенства в обществе Россия уступает лишь Бразилии.
Но рекордный рост благосостояния в первую очередь в Северной Америке и Китае замедлился в 2022-м из-за сложной рыночной конъюнктуры и геополитических событий. Повышение процентных ставок в 2022 году уже негативно повлияло на цены облигаций и акций, а также, вероятно, будет препятствовать инвестициям в нефинансовые активы.
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]. Показатели коэффициента Джини в России за все время измерения 1991—2018 Содержание.
Н.В. Коломейцев: В России рекордный рост социального неравенства
Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку, информирует «Говорит Москва». В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. По коэффициенту Джини (статистический показатель степени экономического неравенства в обществе) Россия уступает лишь Бразилии.
Коэффициент распада
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. Значение индекса находится в пределах от 0 до 100. Децильный коэффициент Помимо Коэффициента Джини есть и другие коэффициенты, отражающие неравенство в обществе.
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.
Если говорить математическими терминами, то по сути, это биссектриса между осями.
Логично предположить, что чем больше разница между прямой «абсолютного равенства» и Кривой Лоренца, тем больше в обществе проявляется неравенство. Коэффициент Джини — это отношение площади образовавшейся фигуры к площади треугольника, образованного осью Х, линией «абсолютного равенства» и перпендикуляром к оси Х в точке 100. По итогу мы получаем модель от 0 до 1, где 0 — полное равенство, а 1 — тотальное неравенство, когда все ресурсы находятся в руках одного человека. Достичь значения 1 в масштабах мира или страны невозможно даже теоретически, хотя в отдельно взятых группах такое может быть. Однако даже в этом случае, коэффициент будет меньше 1, пусть даже на несколько тысячных.
Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. Социальное неравенство в России В России существует «уникальная», по крайней мере, по словам некоторых чиновников, бедность, которую называют «бедностью работающего населения». По данным статистики у нас в стране очень много людей, которые работают, но их заработок остается на уровне минимальной оплаты труда. На 2020 год размер МРОТ составляет 12130 рублей. При этом любопытно, что средняя заработная плата по стране — 33000 рублей.
По определению Всемирного банка, есть ещё такая категория граждан, которую называют «экономически уязвимой». Сюда относятся люди, которые живут меньше чем на 10 долларов или примерно на 700 рублей в день. То есть это те, чей доход составляет менее 21000 рублей в месяц. К слову, это больше половины россиян. По данным Росстата показатели в России не так плохи.
Такая высокая планка держалась вплоть до 2010 года, а затем постепенно начала снижаться. Рост неравенства возобновился в 2018 году и продолжается до сих пор. Данных на 2020 пока нет, но учитывая кризисную ситуацию прогноз неутешительный. Межрегиональное и внутрирегиональное неравенство Всемирный банк опубликовал исследования, в которых наглядно видно, что процесс сокращения неравенства в России постепенно замедляется. Это тенденция характерна для всей глобальной экономики.
Помощник президента Максим Орешкин отмечал, что неравенство в стране, хотя и снижается, остается высоким. Положительную динамику он связывает с уровнем безработицы, ростом зарплат и программами по борьбе с бедностью.
Международные организации рассчитывали величину национального богатства стран, в составе этого показателя основная часть приходилась на природные ресурсы. А Россия, как известно, располагала богатейшими месторождениями нефти, природного газа, железной руды, золота и т. К сожалению, многие из них уже порядком истощились. Другие компоненты национального богатства — люди ученые, специалисты, квалифицированные рабочие и научно-технические разработки. Сегодня после тридцатилетнего разграбления страны национальное богатство уже не то, что накануне развала СССР. Но еще стремительнее происходит «таяние» той части национального богатства, которая называется «активы домашних хозяйств». Долю России в мировом богатстве сектор домашних хозяйств скоро придется рассматривать в микроскоп.
Из доклада Global Wealth Report узнаешь, что, оказывается, средняя величина стоимости имущества в расчете на душу одного взрослого то есть включая олигархов Абрамовича , Дерипаску , Фридмана , Усманова , Прохорова , Лисина , Мордашова и т. А вот в Китае, где численность населения почти на порядок больше, этот душевой показатель равняется 67. Уже не приходится сравнивать с США 505. В докладе приводятся показатели не только по богатству активам домашних хозяйств, но и показатели ВВП в расчете на душу населения. Тут также наблюдается все большее отставание от многих стран. В 2020 году по душевому показателю ВВП Россию обошел Китай, у которого, как я уже отметил, численность населения почти на порядок больше: соответственно 13. Читайте также Новые налоги пошли в атаку на наши кошельки В России деньги есть, но у людей отберут последнее Да, прогрессирующее отставание от Запада по показателям величина доходов и имущества российских граждан удручает. Но еще более удручает и возмущает растущая социально-имущественная поляризация в нашем обществе. Я уже отмечал , что одним из наиболее наглядных показателей, измеряющих равномерность или, наоборот, неравномерность распределения доходов и имущества является коэффициент Джини, значения которого находятся в диапазоне от 0 до 1. Более высокие индексы Джини означают большее неравенство в распределении богатства, где 0 означает полное равенство, тогда как значение, равное 100 сто процентов , означает, что все богатство сосредоточено в руках одного человека.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Сколько банк заплатит за 2023 год? Биржевая цена какао-бобов зашкаливает. Что случилось? МВД попросило заочно арестовать блогера-миллионника. В чем его обвиняют? Авторы Теги.
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.
Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат.
WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений. 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. 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. Для этого импортируем необходимую библиотеку и вычислим ошибку для модели с дополнительным фактором и без него.
По результатам видно, что модель с дополнительным фактором предсказала с меньшей ошибкой.
Этот показатель позволяет оценить равномерность распределения богатства между людьми. Он имеет числовое значение от 0 до 1, где ноль означает полное равенство, то есть доходы всех людей равны. А единица — полное неравенство, когда все ресурсы находятся в руках одного человека. Так вот, коэффициент Джини в России в 2022 году опустился до 0,395 и стал минимальным с начала тысячелетия. Для сравнения, в 2021-м этот показатель составлял 0,409.