В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. Росстат отчитался, что коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее. В 1991 году коэффициент Джини равнялся 0,26, а в 1993 году после перехода к рыночному механизму регулирования экономики — уже 0,498.
Кривая Лоренца
- Рейтинги мест - Data Commons
- Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора
- Коэффициент Джини: формула неравенства
- Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
The entropy is measured to reduce the uncertainty that comes with more impurity. In the image, the x-axis represents the data values and the y-axis represents the value of entropy. Therefore, at both extremes left and right , there is no entropy impurity as each class has all the elements that belong to that class. It is clear from our observation that both the extremes left and right are pure with no entropy. We will make the decision tree model be given a particular set of data that is readable for the machine. Now, let us calculate Gini Index for past trend, open interest, trading volume and return in the following manner with the example data: Past Trend.
One important difference is that, while zero consumption is not a feasible value — people must consume something to survive — a zero income is a feasible value. A common example here is retired people who are using their savings: they may have a very low, or even zero, income, but still have a high level of consumption.
Conversely, at the top end of the distribution, consumption is typically lower than income. The gap rises with income, with households generally saving a higher share of their income the richer they are. For both these reasons, the distribution of consumption is generally more equal than the distribution of income. There are a number of other ways in which comparability across surveys can be limited.
На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации. Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу и являющейся линией равномерного распределения. Чем сильнее концентрация изучаемого признака, тем заметнее кривая Лоренца отклоняется вниз от линии равномерного распределения, и наоборот, чем слабее концентрация, тем ближе будет кривая к прямой.
Как известно, в годы правления Мао Цзэдуна в Китае боролись с малейшими проявлениями социального расслоения: практически все китайцы носили одну и ту же одежду и ездили на одних и тех же велосипедах. Однако после 1978 года, когда в Китае начались рыночные реформы, социальное неравенство там стало резко возрастать. Авторы статьи решили выяснить, какого уровня оно достигло за последние годы. Поскольку официальная статистика, публикуемая китайскими властями, зачастую недостоверна, исследователи опирались на данные общенационального опроса, проведенного социологами из Пекинского университета. В опросе приняли участие почти 15 тысяч семей по всему Китаю, за исключением таких малонаселенных территорий, как Внутренняя Монголия. Члены всех опрошенных семей заполняли анкеты о своих доходах и экономическом положении.
Как рассчитывать коэффициент Джини
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.
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. Коэффициент Джини в мире Глобальный Джини По оценкам Кристофа Лакнера из Всемирного банка и Бранко Милановича из Городского университета Нью-Йорка, коэффициент Джини для глобального дохода составлял 0,705 в 2008 году по сравнению с 0,722 в 1988 году. Однако цифры значительно различаются. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. Книга Лакнера и Милановича показывает снижение неравенства примерно в начале 21 века, как и книга Бургиньона 2015 года: Источник: Всемирный банк.
Экономический рост в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе во многом стал причиной недавнего снижения неравенства доходов. В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло. Коэффициент Джини для стран мира Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, данные по которой представлены Всемирным Банком: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , в то время как многие из самых богатых Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и эта взаимосвязь менялась с течением времени. Михаил Моатсос из Утрехтского университета и Джоэри Батен из Тюбингенского университета показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько увеличивалось, а затем постепенно уменьшалось по мере увеличения ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство имело тенденцию к снижению, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог.
Если его труд имеет широкую общенаучную значимость, то предпочтение лучше отдать известным платформам с высоким индексом.
В случае специализированного исследования может быть целесообразно выбрать издательство с более низким или скромным значением Джинни, но имеющий хорошую репутацию в данной области. Также стоит обратить внимание на публичные базы данных и рекомендации коллег. Многие ученые делятся своим опытом и рекомендуют конкретные организации и агентства для размещения в соответствующей области научных исследований. В заключение, выбор правильного СМИ для публикации трудов — это ответственный шаг, который может существенно повлиять на дальнейшую карьеру автора. Использование критерия Джинни в сочетании с другими факторами поможет принять обоснованное решение и выбрать подходящее издание, которое будет способствовать успеху и признанию в академической среде. Критерии оценки качества научных платформ на основе критерия Джинни В контексте сборников рассматриваемый показатель используется для анализа неравномерности распределения цитирований статей. Его ключевая идея заключается в том, что если большое количество статей имеют маленькое количество цитирований, то это может указывать на низкое качество данного сборника или площадки.
С другой стороны, высокий уровень цитируемости материалов может говорить о хорошей репутации и значимости журнала или конференции. Как вычислить индекс Джинни научного журнала? Для анализа показателя Джинни необходимы данные о количестве цитирований каждой статьи в конкретном издании. Чем больше доступных сведений и фактов, тем более точные результаты можно получить. Существуют специализированные базы данных и инструменты, такие как Google Scholar или Web of Science , которые предоставляют информацию о цитированиях объем, частота и пр. Притом эти сведения каждый пользователь при наличии свободного времени и желании может перепроверить, перейдя по соответствующим ссылкам. При анализе рассматриваемого оценочного критерия следует учитывать несколько факторов.
Во-первых, размер выборки трудов должен быть достаточно большим, чтобы получить репрезентативное представление о платформе. Например, если выбранное место имеет всего несколько статей с высоким уровнем цитируемости и остальные имеют низкую цитируемость, это может создать искажение в расчетах.
С 1950 по 1970 год неравенство имело тенденцию к снижению, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения , а затем резко сократилось. Три графика, показывающие поведение ВВП в три разных момента времени.
Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. Недостатки коэффициента Джини 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 реального 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 офшорных зон. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается разделить 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 только по ее длине вдоль одного края или простому среднему значению яркости пикселей.
Коэффициент Джини в России
- Кривая Лоренца и коэффициент Джинни
- В России зафиксирован рост доходного неравенства
- Налоги и налоговая система
- Кривая Лоренца
- Кривая Лоренца Э К О Н О М
- Что означает коэффициент Джини
Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. Главная страница» Blog Post» Новости» Устойчивое развитие» Процветание» Неравенство» Коэффициент Джини по странам. Коэффициент Джини может принимать значения от нуля до единицы (0÷1), расположенные между идеальной прямой равномерного распределения и кривой Лоренца. Если они будут идентичны, то коэффициент Джини будет равен нулю и означать полное равенство между всеми группами населения. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. Коэффициент Джини Всемирного банка - CIA World Factbook.
Gini Coefficient
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. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации.
Допустим, что все жители страны получают одинаковую зарплату, в этом случае график будет выглядеть следующим образом: Диаграмма 1. Это полностью равномерное распределение доходов. В противоположном случае, если предположить, что зарплату получает один человек, а все остальные работают бесплатно, коэффициент Джини будет равен единице, и график концентрации доходов будет выглядеть так: Диаграмма 2. Абсолютное неравенство доходов В реальности распределение доходов обычно выглядит следующим образом: Диаграмма 3.
Распределение доходов Фиолетовая кривая здесь — график долей дохода каждой группы жителей в нашем случае - работников в совокупном доходе. Фигура, образованная пересечением красной прямой линии и фиолетовой кривой, это и есть неравенство распределения доходов.
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. Although there can be other numbers of groups or classes present in the dataset that can be greater than 1. In the case of machine learning and decision trees , 1 signifies the same meaning, that is, the higher level of disorder and also makes the interpretation simple.
Также крайне затруднительно оценить степень точности, с которой уровень риска аналогичного проекта можно принять за риск рассматриваемого. Более того, отсутствуют методические разработки, подробно описывающие логику и детали подобной процедуры оценивания риска. Специалисты, финансовые менеджеры на основании различных публикаций или практического опыта других предприятий оценивают вероятность наступления определенных событий, получения конкретного финансового результата, степень финансового риска. На основе метода аналогий строится финансовая стратегия и тактика многих предприятий.
Однако необходимо учитывать, что каждое предприятие имеет большое количество присущих только ему одному особенностей кадрового, сырьевого, отраслевого характера. Оценка риска - своего рода искусство, основанное на сочетании научных методик и интуиции экспертов, аналитиков. Она базируется на одновременном учете большого количества противоречивых факторов, использовании всевозможных теоретических подходов и знании прецедентов практики. Метод экспертных оценок. Метод экспертных оценок основан на обобщении мнений специалистов-экспертов о вероятностях риска. Анализ начинается с составления исчерпывающего перечня рисков по всем стадиям проекта. Каждому эксперту, работающему отдельно, предоставляется перечень первичных рисков в виде опросных листов и предлагается оценить вероятность их наступления, руководствуясь специальной системой оценок.
После определения вероятностей по простым рискам возникает вопрос о выборе метода сведения разнообразных показателей к единой интегральной оценке. В качестве такого метода обычно используется один из традиционных методов получения рейтинговых показателей, например, взвешивание. Этот метод предполагает определение весовых коэффициентов, с которыми каждый простой риск входит в общий риск проекта. В том случае, если между мнениями экспертов будут обнаружены большие расхождения, они обсуждаются всеми экспертами для выработки более согласованной позиции. В целях получения более объективной оценки специалисты, проводящие экспертизу, должны обладать полным спектром информации об оцениваемом проекте. Применяемые в прогнозировании методы экспертных оценок разделяют на индивидуальные и коллективные. Методы индивидуальных оценок предлагают использование мнения, знания и интуицию одного специалиста-эксперта.
Методы коллективных экспертных оценок основаны на принципах коллективного мнения экспертов о перспективах развития объекта прогнозирования. Выделяют три типа групповых процедур: 1.
Росстат: в РФ сокращается неравенство между бедными и богатыми
Find the latest Natural Gas Jun 24 (NG=F) stock quote, history, news and other vital information to help you with your stock trading and investing. Коэффициент Джини рассчитывается как соотношение доходов самых богатых и самых бедных слоев население. В стране растет коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства Фото: Екатерина Сычкова © Подробный пример расчета Коэффициента Лоренца и коэффициента Джини в статистике с объяснениями, формулами и выводами. The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is.
Свели концы с концами
Для исчисления коэффициента Джини необходимо рассчитать величины pi и qi. Однако, как и любой другой статистический показатель, коэффициент Джини не лишен погрешности. Что такое коэффициент Джини и кривая Лоренца: показатель концентрации доходов и по какой формуле он определяется, сколько составляет в России и в мире.
Росстат: в РФ сокращается неравенство между бедными и богатыми
Entropy is calculated between 0 and 1. Although there can be other numbers of groups or classes present in the dataset that can be greater than 1. In the case of machine learning and decision trees , 1 signifies the same meaning, that is, the higher level of disorder and also makes the interpretation simple. Hence, the decision tree model will classify the greater level of disorder as 1. Entropy is usually the lowest disorder no disorder means a low level of impurity and higher disorder maximum disorder means there is a high level of impurity. The entropy is measured to reduce the uncertainty that comes with more impurity.
Во-первых, размер выборки трудов должен быть достаточно большим, чтобы получить репрезентативное представление о платформе.
Например, если выбранное место имеет всего несколько статей с высоким уровнем цитируемости и остальные имеют низкую цитируемость, это может создать искажение в расчетах. Во-вторых, следует учитывать временной фактор. Качество сборника может меняться со временем: новые издательства могут появляться с высокой квалификацией и привлекательностью для авторов; старые же могут терять свою актуальность или популярность. Поэтому рекомендуется проводить периодический анализ рассматриваемого параметра Лоренца для долгосрочной оценки качества СМИ. Наконец, важно помнить, что рассматриваемый инструмент — это только один из критериев оценки качества действующих площадок и сборников НИР. Вместе с ним следует учитывать и другие факторы, такие как репутация организации в научном сообществе, охват аудитории, доступность трудов и т.
В заключение можно сказать, что анализ значения Джинни представляет собой полезный инструмент для поиска подходящего места с целью размещения своей работы. Он обеспечивает количественную оценку цитирования статей и может помочь ученым принять информированное решение при выборе журнала или конференции. Преимущества размещения работы в сборниках с высоким показателем Джинни Публикация рукописей в журнале с высоким показателем Джинни является одним из ключевых факторов для достижения признания и успеха в научном сообществе. Этот индекс, также известный как коэффициент концентрации Лоренца, представляет собой статистическую меру неравенства распределения чего-либо, в данном случае — цитирования статей. Определение правильного места для обнародования данных имеет решающее значение для авторов. Сборники и площадки с высоким показателем Лоренца обладают несколькими преимуществами, которые способствуют повышению качества и уровня значимости опубликованных исследований.
Достоинства журналов с высоким индексом Джинни Во-первых, такие СМИ располагают широкой аудиторией и хорошей репутацией. Они привлекают ведущих ученых со всего мира и являются площадкой для обмена новостями, идеями и открытиями. Размещение работы в таком ведомстве дает автору возможность быть услышанным и принятым в научном сообществе. Во-вторых, НИР, опубликованные на платформах с высоким значением Джинни, имеют больший шанс быть цитируемыми другими учеными.
Передовые страны, которые входят в рейтинги самых лучших по разным показателям, стараются устранить это негативное явление. Так, например, в Норвегии, за последние 15 лет коэффициент Джини стремится вниз — он уменьшился с 0,4 до 0,2, то есть в 2 раза. Обобщая, в случае этой скандинавской страны можно утверждать, что количество бедных здесь снизилось вдвое. И такая картина наблюдается во многих развитых странах. А вот бедные и медленно развивающиеся страны, к сожалению, демонстрируют обратную тенденцию.
Естественно, чтобы отслеживать этот параметр, нужно найти это число и контролировать его изменение ежегодно. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. Делается это следующим образом: Строится прямая Лоренца на основе собранных статистических данных.
Увы, таковой не существовало, не существует, и не никогда не будет существовать в экономическом поле любого государства. Формула коэффициента Джинни Мера распределения богатства, коэффициент его концентрации, статистическая мера неравномерности распределения доходов в некотором отдельно взятом экономическом конгломерате — как только не величают этот простой по сути, изначально приземленный по сфере применения математический эксперимент. Обратите внимание, что n — это количество домохозяйств, имеющих свою долю в совокупном продукте. Расчет коэффициента Джинни Не отвергая принципов оценки, современная экономическая статистика пошла старым проверенным путем: все категории получателей доходов обычно разбиваются по групповому признаку на пять частей квинтелей , и уже в каждой группе рассчитывается коэффициент соответствия текущего распределения финансового благополучия на граждан своей страны.
Небывалым ростом качества жизни закончился эксперимент по отмене прав собственности в Китае
Также исследователи отметили значительный рост цен на калорийные продукты: чипсы, хлеб и газированные напитки, в результате чего население перестало их покупать, что положительно отразилось на борьбе с ожирением. Положительную оценку экспертов получило влияние опыта на окружающую среду. После закрытия местных химического и металлургического заводов заметно вырос показатель чистоты воздуха.
Чтобы оценить экономическое неравенство, используют коэффициент Джини. Это статистический показатель, который говорит о степени расслоения общества по какому-то признаку, чаще всего речь идет о доходах и богатстве людей. Рассмотрим этот показатель, а также кривую Лоренца, и узнаем, что они говорят об экономике страны.
Рассылка Т—Ж о мире инвестиций Лайфхаки о том, как делать деньги из денег, — в вашей почте раз в неделю. Бесплатно Подписаться Подписываясь, вы принимаете условия передачи данных и политику конфиденциальности Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой Уровень неравенства доходов — важный макроэкономический фактор. Если между богатыми и бедными пропасть, это представляет риск для экономики и чревато социальными катаклизмами.
The Gini coefficient is most easily calculated from unordered size data as the "relative mean difference," i. Alternatively, if the data is ordered by increasing size of individuals, is given by Dixon et al.
Если у нас получилось абсолютное равенство доходов, то тут как ни нормируй, все равно останется 0. А вот если мы возьмем абсолютное неравенство, то будет хитрее. Мы получили в сумме 2n. Теперь мы делим это на среднее арифметическое долей дохода, то есть на сумму всех долей деленную на n. А что такое сумма всех долей в случае абсолютного неравенства?
Это сумма n-1 нулей и единицы, то есть в сумме мы имеем 1. В результате, естественно, получаем 1. Вот два наших предельных значения коэффициента Джинни, который фактически показывает степень неравномерности доходов единичных получателей дохода: 0 - абсолютное равенство, 1 - абсолютное неравенство. Промежуточные варианты будут лежать между этими значениями при такой нормировке, это можно показать, но это сложнее, я не буду и так уже огромный текст.