Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. Сейчас индекс Джини в России равен 0,417 (последние данные на начало 2018 года).
Gini Ranking 2023
Download data API Definition: 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 the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual or household.
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.
Кроме того, так как частное предпринимательство запрещено в плановой экономике , выходит ситуация когда получаемые доходы фиксируются не у предпринимателей, а у государства.
В противном случае оно будет описываться некоторой кривой, которая проходит выше или ниже прямой линии и называется кривой Лоренца. Индекс Джини численно равен отношению площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства залитая область на рис. Очевидно, что он может принимать значения от 0 до 1 и будет отражать степень неравномерности распределения доходов в обществе.
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. Сильное неравенство демотивирует людей, снижает производительность труда и предпринимательскую активность, что в конечном итоге замедляет рост ВВП. Люди с низкими доходами не могут реализовать свой потенциал, у них слабая покупательная активность, что отражается на общем спросе в экономике. Экономический успех страны обычно связан с ядром среднего класса. Это прослойка образованных людей с высокими доходами, занимающихся интеллектуальным трудом.
Коэффициент Джини
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. читайте все самые интересные новости на Чемпионате! В РФ, по данным конца 2014 года, коэффициент Джини по доходам был равен 0,42, а по имуществу – 0,921, что свидетельствует о высоком уровне общественного неравенства. The Школа Джини скоро предоставит учебные модули в реальный мир Economics within the context of Gini’s unique Economic Humanism philosophy. Анализ динамики глобального индекса Джини за последние два века подтверждает выводы об усиливающемся мировом неравенстве.
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
| Коэффициент Джини | Истории | Что такое коэффициент 7 июня 2021 | Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. |
| Коэффициент Джини — Рувики: Интернет-энциклопедия | Золотая медаль достается Словении, где индекс Джини в 2017 году составил всего 24.2%. |
| Коэффициент Джини - Рейтинг | 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, или почему рядовому работнику не хочется работать? | Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития. |
Индекс Джини и неравенство доходов
Высокий порядок беспорядка означает низкий уровень примесей, позвольте мне упростить. Энтропия рассчитывается между 0 и 1, хотя в зависимости от количества групп или классов, присутствующих в наборе данных, она может быть больше 1, но означает то же значение, то есть более высокий уровень беспорядка. Для простоты интерпретации ограничим значение энтропии между 0 и 1. На изображении ниже перевернутая U-образная форма показывает изменение энтропии на графике, ось x представляет точки данных, а ось y показывает значение энтропии. Энтропия - самая низкая без беспорядка в крайних точках оба конца и максимум высокий беспорядок в середине графика.
Что такое получение информации? Концепция энтропии играет важную роль в вычислении получения информации. Прирост информации применяется для количественной оценки того, какой признак предоставляет максимальную информацию о классификации на основе понятия энтропии, т. Получение информации представляет собой произведение вероятностей класса с логарифмом, имеющим основание 2 вероятности этого класса, формула для энтропии приведена ниже: Здесь «p» обозначает вероятность того, что это функция энтропии.
Индекс Джини в действии Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе. Если все элементы связаны в один класс, то его можно назвать чистым. Давайте воспринимать критерий индекса Джини, как свойства энтропии, , индекс Джини варьируется между значениями от 0 до 1, где 0 выражает чистоту классификации, то есть все элементы принадлежат указанный класс или существует только один класс.
Этот метод был разработан итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини 1884—1965 и впервые опубликован в 1912 г. В настоящее время индекс Джини широко применяется в экономических, социальных и демографических исследованиях. Если одна исследуемая величина равномерно изменяется при вариации другой, то соответствующая зависимость может быть представлена с помощью линии в системе координат, где по осям откладываются значения величин, упорядоченные по возрастанию и обычно выражаемые в процентах. На рисунке показано распределение совокупного дохода страны в обществе.
На сегодня уровень индекса Джини в Москве ниже, чем во многих других крупнейших мегаполисах мира. В Нью-Йорке этот показатель составляет 55 процентов, в Лондоне — 43 процента», — подчеркнул вице-мэр.
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.
Индекс Джини, или почему рядовому работнику не хочется работать?
В России, Китае и США коэффициент Джини средний и примерно равен 0,4. В Бразилии и ЮАР самый высокий — 0,6. В Японии, Швеции и Словении низкий — 0,25. В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. 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.
Индекс Джини в Прикамье снизился на 5,5%
Definition: 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. 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%. Облигации0. Акции0. Индексы0. The Школа Джини скоро предоставит учебные модули в реальный мир Economics within the context of Gini’s unique Economic Humanism philosophy.
Понимание индекса Джини и получения информации в деревьях принятия решений
Доступ к официальной статистической информации, включенной в состав статистических ресурсов, входящих в межведомственную систему, осуществляется на безвозмездной и недискриминационной основе.
It works only in coordination with the primary cookie. It does not store any personal data. Functional Functional Functional cookies help to perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collect feedbacks, and other third-party features.
Performance Performance Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.
Заштрихованная площадь, обозначенная буквой Т, демонстрирует степень неравенства в распределении доходов. На основе этих данных можно вывести формулу, по которой рассчитывается коэффициент Джини.
Данная формула будет выглядеть следующим образом: Чем выше неравенство в распределении доходов, тем больше коэффициент приближается к единице абсолютное неравенство. И чем выше равенство в распределении доходов, тем меньше данный коэффициент. При абсолютном равенстве он достигает нуля.
Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам. Напомним, что квинтильные группы — это группы населения домашних хозяйств , образованные путем деления всего населения домашних хозяйств на 5 численно равных частей.
На протяжении 20 века глобальный коэффициент Джини неуклонно рос за счет увеличивающегося разрыва между группами населения, распространения коррупции и развития неофициального заработка: в 1920 году мировой индекс составлял 0,50, а в 1980 и 1992 годах вырос до 0,657.
Однако, как и любой другой статистический показатель, коэффициент Джини не лишен погрешности. Несмотря на то, что данный индекс является полезным инструментом для анализа распределения богатства или доходов в стране, он не отражает общих данных. Происходит это потому, что абсолютного значения в доходах страны достичь невозможно, необходимо выбрать отдельные сферы или слои населения.
Если, например, статистикам необходимо выявить уровень разрыва доходов экономических субъектов, то, сузив выборку до малых предприятий и гигантов на рынке в одной области, результат будет наиболее достоверным, нежели при сравнении различных сфер друг с другом. Главный минус индекса Джини заключается в том, что невозможно определить точные доходы населения. Так, если показатель равен 0, это значит, что все доходы населения распределены равномерно.
И наоборот, если индекс равен 100, то это свидетельствует о сосредоточении всех денег в государстве в руках одного человека. Соответственно, некоторые из беднейших государств мира имеют одни из самых высоких коэффициентов Джини, так, например, индекс Центральноафриканской Республики составляет 61,3, что указывает на сильный разрыв между бедными и богатыми слоями населения. Помимо прочего, страны с высоким и с низким доходом населения могут иметь одинаковые коэффициенты Джини: из-за недостоверных или искаженных данных о ВВП и прибыли индекс может завышать степень неравенства в денежном эквиваленте и быть неточным.
Например, если данные о доходах отражают только официальный заработок, но не учитывают неофициальные или скрытые источники. Согласно отчету Всемирного банка о бедности и общем процветании за 2020 год, в течение пяти лет после крупных эпидемий, таких как вирусы H1N1 2009 , Эбола 2014 и Зика 2016 , коэффициент Джини увеличивается примерно на 1,5 пункта.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
| Джини Басс. Новости | В статье приводятся конкретные примеры, иллюстрирующие правомерность использования коэффициента Джини и сходных показателей. |
| Джини Басс. Новости | При этом в России индекс Джинни снижается уже много лет подряд. |
| Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства | Graph and download economic data for GINI Index for the United States (SIPOVGINIUSA) from 1963 to 2021 about gini, indexes, and USA. |
| Что такое коэффициент Джинни и как его применять в маркетинге | Основные индексы мира. |
| Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс? | Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения. |
Новости партнеров
- Индекс концентрации Джини - Студенческий научный форум
- Что такое коэффициент Джини и зачем он нужен | Вокруг Света
- Коэффициент Джини
- Индекс концентрации Джини
Новости партнеров
- Что означает коэффициент Джини
- Индекс Джини – Финансовая энциклопедия
- Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
- Gini Coefficient
Джини Басс. Новости
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.
А 1 указывает на случайное распределение элементов по различным классам. Значение индекса Джини 0,5 показывает равное распределение элементов по некоторым классам. При проектировании дерева решений предпочтение будет отдаваться характеристикам, имеющим наименьшее значение индекса Джини. Вы можете изучить другой древовидный алгоритм Случайный лес. Индекс Джини определяется путем вычитания суммы квадратов вероятностей каждого класса из одного, математически индекс Джини может быть выражен как: Где Pi обозначает вероятность того, что элемент будет отнесен к отдельному классу. Алгоритм дерева классификации и регрессии CART »использует метод индекса Джини для создания двоичных разбиений. Кроме того, алгоритмы дерева решений используют информационное усиление для разделения узла, а индекс Джини или энтропия - это путь для взвешивания информационного прироста. Индекс Джини против получения информации Взгляните ниже, чтобы увидеть расхождение между индексом Джини и получением информации.
Индекс Джини упрощает реализацию более крупных распределений, в то время как прирост информации предпочитает меньшие распределения с небольшим счетчиком с несколькими конкретными значениями. Индекс Джини оперирует категориальными целевыми переменными в терминах «успех» или «неудача», а выполняет только двоичное разбиение, в отличие от этого прирост информации вычисляет разницу между энтропией до и после разделения и указывает на примеси в классах элементов. Заключение Индекс Джини и информационный прирост используются для анализа сценария в реальном времени, и данные являются реальными, которые собираются из анализа в реальном времени. Во многих определениях он также упоминается как «нечистота данных» или «как данные распределяются.
Что нужно сделать, если коэффициент близок к 1: 1. Активное управление портфелем продуктов: Оцените эффективность каждого продукта и решите, стоит ли сохранять его в ассортименте.
Пересмотрите свой портфель продуктов, убирая менее успешные продукты или инвестируйте в их улучшение при необходимости 2. Диверсификация ассортимента товаров: Рассмотрите возможность расширения ассортимента продуктов, чтобы уменьшить зависимость от определенных категорий товаров. Это может помочь снизить коэффициент Джини и создать более устойчивое и разнообразное предложение.
Расчёт коэффициента Джини базируется на кривой Лоренца — для её построения требуется 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 5 групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими. В России используется метод деления на 20-процентные группы [2].
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
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. 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.
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. Значение коэффициента Джини — отношение площади этой фигуры к площади всего треугольника.
There are a number of other ways in which comparability across surveys can be limited.
In collating this survey data the World Bank takes a range of steps to harmonize it where possible, but comparability issues remain. 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.
Анонимность — одно из главных преимуществ коэффициента Джини. 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.