В 2022 году был зафиксирован его минимум, а | Вступай в группу Новости РБК в Одноклассниках. Коэффициент Джини является основным широко используемым показателем для измерения неравенства распределения доходов в обществе. Как указывает автор, коэффициент Джини лишь один из многих измерителей неравенства, и сказанное относительно коэффициента Джини в равной мере относится и к остальным, близким по содержанию показателям (например, к индексам Тейла, Аткинсона, Херфиналя-Хиршмана.
Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат
Гватемала 53. При этом средний индекс в мире — 37. FAQ Какой источник информации вы использовали?
За год показатель вырос с 0,400 до 0,405. Статведомство также распределяет население по величине среднедушевых денежных доходов. До 7 000 руб. Напряженность на рынке труда Рост заработных плат связан с кадровым голодом, уверена профессор кафедры государственных и муниципальных финансов РЭУ им. Плеханова Юлия Финогенова. Он возник в результате оттока специалистов за границу, роста отдельных отраслей из-за развития импотрозамещения и демографических проблем. Средний уровень зарплат при этом «не отражает реальной ситуации на рынке», уточнила она.
Он происходит в основном за счет отдельных отраслей — таких как ИТ, строительство и недвижимость, логистика, транспорт, розничная торговля, где компании вынуждены «перекупать» специалистов.
Он имеет ряд преимуществ, которые стоит отметить: позволяет сравнивать распределение признака в совокупностях с различным числом единиц например, регионы с разной численностью населения ; дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей; может использоваться для сравнения распределения признака между различными совокупностями например, разными странами , при этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран; может использоваться для сравнения распределения признака по разным группам населения например, для сельского населения и городского населения ; позволяет отследить динамику неравномерности распределения признака в совокупности на разных этапах; анонимность, то есть нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально [3].
Методы расчета коэффициента Джини. Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический. Рассмотрим каждый подробнее.
Коэффициент концентрации Джини G используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]: где — накопленная частость доля численности единиц совокупности; — накопленная доля значений признака i-ой группы, приходящихся на все единицы совокупности. Иным способом расчета коэффициента является геометрический метод.
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.
Экономика. 10 класс
Чем больше коэффициент Джини, тем сильнее распределение отклоняется от прямой и тем выше уровень неравенства доходов в данной группе. Коэффициент итальянского экономиста, статиста и демографа Коррадо Джини (более известный как индекс Джини) позволяет более точно, количественно измерить степень неравномерности распределения доходов населения. В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам.
Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий. Для измерения фактического распределения доходов используют «кривую Лоренца» и «коэффициент Джини», показывающие, какая доля совокупного дохода приходится на каждую группу населения, что позволяет судить об уровне экономического неравенства в данной стране. Коэффициент Джини показывает степень неравенства в распределении доходов/богатства внутри страны или группы. Значение коэффициента Джини для этих стран стабильно удерживается в диапазоне 0,25-0,3.
Неравенство и бедность
Часто это связано с несовершенством налогообложения. Так в Бразилии в процентном соотношении от дохода бедные платят налогов больше, чем богатые. Динамика индекса Джини. Например, в конце 90-х россияне в опросе «Интерфакс-АИФ» называли такие причины неравенства: 32 Спустя 20 лет изменилось немногое. Часто кажется, что бедность — это трущобы, лохмотья и похлёбка на воде. Но в действительности бедными считаются люди, уровень дохода которых позволяет только поддерживать прожиточный минимум. Различают прожиточный и минимум физического выживания. Прожиточный минимум — минимальный уровень стандарта жизни, принятый в стране или регионе. Раньше в России прожиточный минимум привязывался к продуктовой потребительской корзине. Теперь в него закладывают ещё товары длительного пользования и услуги. На начало 2019 года прожиточный минимум в России — 10 тысяч рублей.
Вот как он изменялся с 2013 года: 32 На душу населения в тыс. И это явственно ощущается многими. Россияне в целом не согласны с расчётами Росстата — люди относят к бедным тех, чей месячный доход на человека меньше 15 500 рублей. Минимальный доход, по их мнению, зависит от размера населенного пункта: 32 На душу населения в тыс. Это 43 млн человек. В России количество бедных различается по регионам. Оценить уровень жизни человека можно и по расходам на питание. Чем они меньше, тем больше остаётся свободных средств на образование, инвестиции или организацию бизнеса. Исследователи Государственного университета Вашингтона посчитали, какой процент дохода люди расходуют на еду в мире: Рис. Доля трат на продукты по странам мира.
Деньги притягивают деньги, поэтому, как ни грустно это звучит, то, где мы окажемся в будущем, зависит от стартовых условий, которые были у нас в прошлом.
Группа 10 — это группа, которая спрогнозировала наиболее рискованные полисы с точки зрения фактических требований. Расчет индекса Джини Пойдем шаг за шагом. Первым шагом является получение результата двух моделей в предикации.
Построенные нами модели показывают группу риска и сумму требования всех полисов в них в предикации. В итоге мы создали три столбца: первый — рейтинг риска от 1 до 10, второй — сумма денег, которую претендовала группа полисов в одной модели, и второй столбец — то же самое, но результат второго модель. Итак, кадр данных выглядит так: Следующий код генерирует область, которая будет отображаться на кривой Лоренца для каждого результата модели. Теперь в DataFrame добавлены столбцы.
Поэтому метрикой качества в машинном обучении является нормализованный коэффициент Джини, который равен отношению коэффициента обученной модели к коэффициенту идеальной модели. Далее под термином «Коэффициент Джини» будем иметь ввиду именно это. Глядя на эти два графика мы можем сделать следующие выводы: Предсказание идеального алгоритма является максимальным коэффициентом Джини для текущего набора данных и зависит только от истинного распределения классов в задаче. Площадь фигуры для идеального алгоритма равна: Предсказания обученных моделей не могут быть больше значения коэффициента идеального алгоритма. При равномерном распределении классов целевой переменной коэффициент Джини идеального алгоритма всегда будет равен 0.
Нормализованный коэффициент Джини является метрикой качества, которую необходимо максимизировать. Алгебраическое представление. Мы подошли к самому, пожалуй, интересному моменту — алгебраическому представлению коэффициента Джини. Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики.
Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Я честно пытался найти вывод этой формулы в интернете, но не нашел ничего. Даже в зарубежных книгах и научных статьях. Зато на некоторых сомнительных сайтах любителей статистики встречалась фраза: «Это настолько очевидно, что даже нечего обсуждать.
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. Всё очень просто.
Богатые используют деньги в качестве инструмента обогащения. У бедных же денег нет, и большинство из них тонут в болоте кредитов, из-за чего они становятся ещё беднее. 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.
Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат
Насколько точен алгоритм? Без знания точного значения коэффициента для идеального алгоритма мы не можем сказать о нашей модели ничего. Поэтому метрикой качества в машинном обучении является нормализованный коэффициент Джини, который равен отношению коэффициента обученной модели к коэффициенту идеальной модели. Далее под термином «Коэффициент Джини» будем иметь ввиду именно это. Глядя на эти два графика мы можем сделать следующие выводы: Предсказание идеального алгоритма является максимальным коэффициентом Джини для текущего набора данных и зависит только от истинного распределения классов в задаче. Площадь фигуры для идеального алгоритма равна: Предсказания обученных моделей не могут быть больше значения коэффициента идеального алгоритма. При равномерном распределении классов целевой переменной коэффициент Джини идеального алгоритма всегда будет равен 0.
Нормализованный коэффициент Джини является метрикой качества, которую необходимо максимизировать. Алгебраическое представление. Мы подошли к самому, пожалуй, интересному моменту — алгебраическому представлению коэффициента Джини. Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Я честно пытался найти вывод этой формулы в интернете, но не нашел ничего.
Но что он на самом деле измеряет? И чем он отличается от других показателей неравенства? Коэффициент Джини, или индекс Джини, является наиболее распространённым показателем неравенства. Он был разработан итальянским статистиком Коррадо Джини 1884—1965 гг. Значение 1 означает полное неравенство, когда один человек получает весь доход, а все остальные — ничего Как рассчитывается коэффициент Джини? Существует два основных способа расчёта коэффициента Джини. Оба приводят к одним и тем же значениям, но дают нам два представления о том, что именно измеряет коэффициент Метод 1: Расчёт разницы между доходами двух человек по отношению к среднему значению Первый метод можно проиллюстрировать следующим мысленным экспериментом Представьте двух людей, случайно столкнувшихся на улице.
Они сравнивают свои доходы и выясняют, насколько один из них богаче другого. Насколько большую разницу можно ожидать?
Экономисты считают , что коэффициент Джини не должен быть выше значения 0,3-0,4. Когда индекс больше, в стране существует высокое неравенство. Оно замедляет темп экономического развития и формирует «ловушку бедности», при которой общество становится беднее с каждым поколением. Как правило, страны пытаются снизить экономическое неравенство.
Так 50 лет назад коэффициент Джини во Франции был почти 0,5, а сейчас — 0,33. В Норвегии был чуть ниже 0,4, сейчас — 0,26. Часто это связано с несовершенством налогообложения. Так в Бразилии в процентном соотношении от дохода бедные платят налогов больше, чем богатые. Динамика индекса Джини. Например, в конце 90-х россияне в опросе «Интерфакс-АИФ» называли такие причины неравенства: 32 Спустя 20 лет изменилось немногое.
Часто кажется, что бедность — это трущобы, лохмотья и похлёбка на воде. Но в действительности бедными считаются люди, уровень дохода которых позволяет только поддерживать прожиточный минимум. Различают прожиточный и минимум физического выживания. Прожиточный минимум — минимальный уровень стандарта жизни, принятый в стране или регионе. Раньше в России прожиточный минимум привязывался к продуктовой потребительской корзине. Теперь в него закладывают ещё товары длительного пользования и услуги.
На начало 2019 года прожиточный минимум в России — 10 тысяч рублей. Вот как он изменялся с 2013 года: 32 На душу населения в тыс. И это явственно ощущается многими. Россияне в целом не согласны с расчётами Росстата — люди относят к бедным тех, чей месячный доход на человека меньше 15 500 рублей. Минимальный доход, по их мнению, зависит от размера населенного пункта: 32 На душу населения в тыс. Это 43 млн человек.
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. These spells are also indicated in our data download of the World Bank poverty and inequality data.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
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 (Gini coefficient) – количественный показатель, отражающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. 10%, 30% населения, коэффициент Джини для распределения богатства) Россия опережает любую другую крупную страну. Индекс Джини или коэффициент Джини — это статистическая мера распределения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году.
Индекс Джини
Группа 10 — это группа, которая спрогнозировала наиболее рискованные полисы с точки зрения фактических требований. Расчет индекса Джини Пойдем шаг за шагом. Первым шагом является получение результата двух моделей в предикации. Построенные нами модели показывают группу риска и сумму требования всех полисов в них в предикации. В итоге мы создали три столбца: первый — рейтинг риска от 1 до 10, второй — сумма денег, которую претендовала группа полисов в одной модели, и второй столбец — то же самое, но результат второго модель. Итак, кадр данных выглядит так: Следующий код генерирует область, которая будет отображаться на кривой Лоренца для каждого результата модели. Теперь в DataFrame добавлены столбцы.
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. Оцениваем модель коэффициентом Джини и строим Lift Curve: Предположим, что в рамках маркетинговой кампании мы тем или иным способом устанавливаем контакт с пользователем email, соцсети , цена контакта с одним пользователем — 2 рубля. Мы знаем, что Lifetime Value составляет 5 рублей.
Необходимо оптимизировать эффективность маркетинговой кампании. Предположим, что всего в выборке 100 пользователей, из которых 30 вернется. Это провал кампании. Рассмотрим график Lift Curve. Мы в плюсе. Таким образом, Lift Curve позволяет нам наилучшим образом оптимизировать нашу маркетинговую компанию. Сортировка пузырьком Коэффициент Джини имеет довольно забавную, но весьма полезную интерпретацию, с помощью которой мы его также можем легко подсчитать.
Оказывается, численно он равен: где, число перестановок, которые необходимо сделать в отранжированном списке для того, чтобы получить истинный список целевой переменной, — число перестановок для предсказаний случайного алгоритма. Напишем элементарную сортировку пузырьком и покажем это: Комбинаторно несложно подсчитать число перестановок для случайного алгоритма: Видим, что мы получили значение коэффициента, как и в рассматриваемом выше игрушечном примере. Надеюсь, статья была полезна и развеяла некоторые мифы относительно этой метрики качества. ВВП на душу населения некоторым образом подобен средней температуре по больнице — в стране может быть и огромнейшее количество бедняков, и невероятно богатых людей, и небольшая прослойка среднего класса.
Тогда, как выглядит кривая абсолютного неравенства и что это такое? Это, когда доходы распределены абсолютно неравномерно. А это как? Это когда один человек забирает все доходы, а остальные питаются воздухом. И кривая абсолютного неравенства тогда будет выглядеть как красная кривая на графике слева. Также, как и кривая абсолютного равенства, кривая абсолютного неравенства имеет сугубо теоретический смысл, пока что история не знает реальных примеров стран, где было бы абсолютное равенство или абсолютное неравенство. Эти линии мы построили только для того, чтобы ориентироваться, к какой из этих крайностей ближе кривая Лоренца для страны Казыстан.
В первом квартале 2024 года в российской экономике сложилась уникальная ситуация: продолжается бум потребительского кредитования и потребительский бум, который не дает охладить рынок кредитования физлиц, при одновременном притоке средств населения в банки. Потребление в целом продолжает поддерживаться опережающей динамикой 01 апр 2024 Ульяновская область подготовила первый выпуск народных облигаций 29 марта 2024 года начнется размещение первого выпуска народных облигаций для физических лиц Ульяновской области. Чтобы получить бонус, нужно:Зарегистрироваться на Финуслугах;Выбрать вклад;Ввести промокод 22 марта 2024 Как мы работаем 8 марта В праздничный день, 8 марта, Финуслуги работают в обычном режиме — вы можете выбирать любые продукты, отправлять заявки в банки и страховые компании.
Индекс Джини и неравенство доходов
Нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально. 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.
В целом коэффициент Джини является более универсальным показателем неравенства в доходах, чем фондовый и децильный коэффициенты. Он полностью учитывает разброс значений признака вариационного ряда, в то время как фондовый и децильный коэффициенты учитывают разрыв, складывающийся между крайними децильными группами[3]. Таким образом, коэффициент Джини может быть использован как дополнительный показатель к коэффициенту фондов в оценке состояния экономической безопасности по уровню неравенства населения по доходам. Список источников и литературы: 1. Указ Президента РФ от 13. Указ Президента РФ от 7 мая 2018 г. N 204 "О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года" 3. Суворов А. Cowell F. Handbook of Income Distribution. Litchfield J. Trapeznikova I. Pp 1 -12 7. Выходные данные статьи: Петров Ф.
Люди склонны к поиску быстрых социальных лифтов, а не к долгосрочным инвестициям в образование и навыки. В то же время статистика Росстата свидетельствует, что в России разрыв заработных плат неуклонно снижается. Средняя зарплата по 10-процентным группам работников показывает, что в 2021 году зарплаты наиболее низкооплачиваемых сотрудников были в 13,5 раз ниже зарплаты наиболее высокооплачиваемых сотрудников. В 2000 году разрыв между теми же группами составлял 34 раза. Разрыв между зарплатами руководителей и рабочих составлял 2,5 раза в октябре 2021 года по всем формам собственности. При этом в сфере информации и связи он доходил до 4,9 раз. А в сфере добычи полезных ископаемых до 3,8 раза. И в том числе с ее введением эксперты связывают снижение темпов роста доходов топ-менеджмента. В то же время есть и другие способы сократить этот разрыв. Дополнительной мерой мог бы стать налог на компании, которые допускают существенный разрыв доходов топ-менеджмента и рядовых сотрудников.
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.