В Германии «индекс Джини» растёт с 1998 года, хотя в 2000-х годах он немного снизился, однако с 2013 года вернулся к устойчивому росту, в то же время не превысив 32% по итогам 2016 года, что в 1,29 раз меньше, чем в США. About In the News Newsletter API.
Индекс революций
| Позорный скачок: Россия «впереди планеты всей» | Income and wealth inequality remains a global concern with varying levels of disparity seen across countries. The Gini coefficient, a measure used by economists, offers a numerical representation of this distribution. Ranging from 0 to 1, or 0% to 100%, a Gini coefficient of 0 signals perfect equality. |
| Gini index (World Bank estimate) | | Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения. |
| Global Green Economy Index™ (GGEI) | Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения. |
| Список стран по показателям неравенства доходов | 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 .pdf). |
| Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире | Индекс Джини, равный 0%, выражает полное равенство, а индекс 100% выражает максимальное неравенство. |
Уровень жизни. Динамические ряды
Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. "В скандинавских странах, которые порой называют государствами "победившего рыночного социализма", Коэффициент Джини достаточно стабилен, и если и меняется, то крайне невысокими темпами. Индекс Джини, измеряющий неравенство возможностей, превышает российский только в нескольких странах из рассма-триваемых ЕБРР – в Казахстане, Армении, Молдавии, Грузии, Турции, Косово, Латвии, Эстонии (см. рис. 3, левая ось). Согласно индексу Джини, который измеряет уровень неравенства распределения богатств в стране, страна занимает пятое место по уровню неравенства в мире. Индекс Джини, количественное представление кривой Лоренца страны.
Неравенство в Китае
| Уровень инфляции: сравнение стран на графике — TradingView | Индекс Джини – это то же самое, что и коэффициент Джини, только переведенное в проценты. |
| По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире | Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. |
| Коэффициент джини в России: статистика, динамика, прогноз | Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. |
Распределение доходов семьи - индекс Джини
Неравенство в Европе, как правило, ниже, чем где-либо в мире, и индекс Джини подтверждает этот факт. В США коэффициент Джини равен 41,1. В США бедность является растущей проблемой.
Коэффициент Джини можно определить как макроэкономический показатель, характеризующий дифференциацию денежных доходов населения в виде степени отклонения фактического распределения доходов от абсолютно равного их распределения между жителями страны. Более высокие значения индекса представляют большее неравенство в распределении доходов.
На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода. Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см.
Iceland had a Gini coefficient as low as 26. These insights equip us with a clearer understanding of financial inequality on a global scale, drawing attention to areas where action is needed to reduce economic disparities and foster more equitable growth. With lower values indicating equal wealth distribution and higher values suggesting greater wealth disparities. Top of the list is South Africa, which has the highest Gini Coefficient at 63. Namibia closely follows in second place with a Gini Coefficient of 59.
Беларусь вошла в Топ-10 стран с самым низким имущественным неравенством
Представим исходные данные по деревням в виде таблицы и сразу рассчитаем и для наглядности: Мы показали, что наряду с алгебраическими методами, одним из способов вычисления коэффициента Джини является геометрический — вычисление доли площади между кривой Лоренца и линией абсолютного равенства доходов от общей площади под прямой абсолютного равенства доходов. Давайте остановимся на ещё одном важном моменте: рассчитывая коэффициент Джини, мы никак не классифицируем людей на бедных и богатых, он никак не зависит от того, кого мы сочтем нищим или олигархом. Но предположим, что перед нами встала такая задача, для этого в зависимости от того, что мы хотим получить, какие у нас цели, нам необходимо будет задать порог дохода четко разделяющий людей на бедных и богатых. Если вы увидели в этом аналогию с Threshold из задач бинарной классификации, то нам пора переходить к машинному обучению.
Машинное обучение 1. Общее понимание Сразу стоит заметить, что, придя в машинное обучение, коэффициент Джини сильно изменился: он рассчитывается по-другому и имеет другой смысл. Численно коэффициент равен площади фигуры, образованной линией абсолютного равенства и кривой Лоренца.
Остались и общие черты с родственником из экономики, например, нам всё также необходимо построить кривую Лоренца и посчитать площади фигур. И что самое главное — не изменился алгоритм построения кривой. Кривая Лоренца тоже претерпела изменения, она получила название Lift Curve и является зеркальным отображением кривой Лоренца относительно линии абсолютного равенства за счет того, что ранжирование вероятностей происходит не по возрастанию, а по убыванию.
Разберем всё это на очередном игрушечном примере. Для минимизации ошибки при расчете площадей фигур будем использовать функции scipy interp1d интерполяция одномерной функции и quad вычисление определенного интеграла. Предположим, мы решаем задачу бинарной классификации для 15 объектов и у нас следующее распределение классов: 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: 2. Алгебраическое представление. Как рассчитать эту метрику?
Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Прекрасно видно, что из графического представления метрик связь уловить невозможно, поэтому докажем равенство алгебраически. У меня получилось сделать это двумя способами — параметрически интегралами и непараметрически через статистику Вилкоксона-Манна-Уитни.
Второй способ значительно проще и без многоэтажных дробей с двойными интегралами, поэтому детально остановимся именно на нем. Для дальнейшего рассмотрения доказательств определимся с терминологией: кумулятивная доля истинных классов — это не что иное, как True Positive Rate. Кумулятивная доля объектов — это в свою очередь количество объектов в отранжированном ряду при масштабировании на интервал — соответственно доля объектов.
Введём следующие обозначения: Параметрический метод При построении графика Lift Curve по оси мы откладывали долю объектов их количество предварительно отсортированных по убыванию. Таким образом, параметрическое уравнение для Коэффициента Джини будет выглядеть следующим образом: Подставив выражение 4 в выражение 1 для обеих моделей и преобразовав его, мы увидим, что в одну из частей можно будет подставить выражение 3 , что в итоге даст нам красивую формулу нормализованного Джини 2 Непараметрический метод При доказательстве я опирался на элементарные постулаты Теории Вероятностей. Известно, что численно значение AUC ROC равно статистике Вилкоксона-Манна-Уитни: Доказательство этой формулы можно, например, найти здесь Пусть модель прогнозирует возможных значений из множества , где и — какое-то вероятностное распределение, элементы которого принимают значения на интервале.
Пусть множество значений, которые принимают объекты и. Очевидно, что множества и могут пересекаться. Обозначим как вероятность того, что объект примет значение , и как вероятность того, что объект примет значение.
Тогда и Имея априорную вероятность для каждого объекта выборки, можем записать формулу, определяющую вероятность того, что объект примет значение : Пример того, как могут выглядеть функции распределения для двух классов в задаче кредитного скоринга: На рисунке также показана статистика Колмогорова-Смирнова, которая также применяется для оценки моделей. Запишем формулу Вилкоксона в вероятностном виде и преобразуем её: Аналогичную формулу можем выписать для площади под Lift Curve помним, что она состоит из суммы двух площадей, одна из которых всегда равна 0. Практическое применение Как упоминалось в начале статьи, коэффициент Джини применяется для оценки моделей во многих сферах, в том числе в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге.
И этому есть вполне разумное объяснение. Эта статья не ставит перед собой целью подробно остановиться на практическом применении статистики в той или иной области.
The Lorenz curve is used to calculate the Gini coefficient. The vertical axis shows the total wealth or income of the population. For example, the Central African Republic has a Gini coefficient almost ten times the global average 61. The Gini coefficients of high- and low-income countries may be the same.
Основная проблема страны - незаконный оборот наркотиков и финансовые преступления, такие как отмывание денег. В результате незаконных операций в Белизе, это одна из стран в черном списке США. Белиз имеет наиболее неравное распределение ресурсов, занимая девятое место в списке стран с неравным распределением доходов. Индекс Джини составляет 53, 3. Свазиленд Свазиленд является независимым государством в южном регионе Африки.
Он считается развивающейся нацией. Свазиленд зависит от сельского хозяйства, большая часть населения работает на фермах. В стране также процветающий производственный сектор. В последние годы в стране наблюдается замедление экономического роста из-за продолжительной засухи, плохого сельскохозяйственного производства и чрезмерных государственных расходов. Свазиленд входит в число стран с наиболее неравным распределением доходов.
В списке стран с неравным распределением доходов Свазиленд занимает десятое место. Индекс Джини составляет 51, 5. Неравное распределение доходов между африканскими и карибскими странами Хотя в большинстве стран распределение национального дохода неравномерно, оно наиболее неравномерно среди африканских и карибских стран. Большинство этих стран наделено богатыми природными ресурсами, такими как нефть, газ, полезные ископаемые и живая природа. Однако эти страны страдают от плохого руководства, высокого уровня коррупции и политической нестабильности.
В результате ресурсы в этих странах распределены неравномерно. Самые неравные страны мира.
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. В докладе нашлась лишь одна страна, у которой индекс Джини был выше, чем у России. У меня нет возможности в рамках статьи рассмотреть тенденции за период 2000—2020 гг. Но, Россия уверенно с каждым годом занимает все более высокие строчки в антирейтингах Global Wealth Report.
Не удивлюсь, если в следующем годовом докладе я обнаружу, что по индексу Джини Россия обойдет и Южную Африку, и станет мировым эталоном антисоциального государства. Экономический кризис.
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). В 2023 году был определен рейтинг стран по индексу джини, который отображает наиболее неравные страны в мире. Gini index measures the extent to which the distribution of income (or, in some cases, consumption expenditure) among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against. Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок.
Countries With Highest Gini Coefficient
- Рейтинг стран по индексу качества жизни за 2023 год | Notion
- Социальное неравенство в России устремилось вверх. Что дальше? | Новости 24
- Рейтинг стран по индексу джини 2023
- Как оценивается социальное неравенство
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Показатели индекса Джини в России в 1990-е годы. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства). Показатели индекса Джини в России в 1990-е годы. Правильно выведенный индекс Джини позволит изучить средние доходы гражданина выбранной страны, узнать подробную информацию об уровне ВВП, посмотреть динамику изменения уровня неравенства за каждый год. Собрали рейтинг стран по качеству жизни, основанный на данных сайта Numbeo. На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года).
Yahoo Finance
| Gini Coefficient by Country 2022 - World Populace | Рейтинг стран по индексу Джини является важным инструментом для измерения и анализа уровня неравенства в разных странах мира. |
| Индекс Джини в странах мира | Gini index measures the extent to which the distribution of income (or, in some cases, consumption expenditure) among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against. |
| Рейтинг стран по индексу качества жизни за 2023 год | Notion | В Германии «индекс Джини» растёт с 1998 года, хотя в 2000-х годах он немного снизился, однако с 2013 года вернулся к устойчивому росту, в то же время не превысив 32% по итогам 2016 года, что в 1,29 раз меньше, чем в США. |
| Коэффициент Джини | Коэффициент Джини, по сути, является мерой неравенства доходов, причем более высокие значения указывают на большее неравенство между самыми богатыми и самыми бедными жителями страны. |
Algeria - GINI index (World Bank estimate)
Индекс Джини высчитывается от 0 до 1. Чем выше. Правильно выведенный индекс Джини позволит изучить средние доходы гражданина выбранной страны, узнать подробную информацию об уровне ВВП, посмотреть динамику изменения уровня неравенства за каждый год. Правильно выведенный индекс Джини позволит изучить средние доходы гражданина выбранной страны, узнать подробную информацию об уровне ВВП, посмотреть динамику изменения уровня неравенства за каждый год. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). Согласно индексу Джини, который измеряет степень доходового неравенства в стране, Бразилия занимает одно из первых мест в списке стран с самым высоким уровнем неравенства.
Когда миру ожидать революции в Соединенных Штатах Америки
- Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
- Коэффициент Джини
- Распределение доходов семьи (индекс Джини) в странах мира
- Countries With Highest Gini Coefficient