If the Gini coefficient, also known as the GINI index or Gini ratio, is high, the difference between the wealthiest and poorest individuals in a nation. Индекс Джини по Росстату резко поднялся в 1993 году с 26% в район 40%, и с тех пор находится вблизи уровня 40%, имеет слабую, едва заметную тенденцию к росту. В 2023 году был определен рейтинг стран по индексу джини, который отображает наиболее неравные страны в мире.
Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире
Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. процентное представление этого коэффициента, где 1=100%. Иногда используется процентное представление этого коэффициента, называемое индексом Джини (значение варьируется от 0% до 100%). Индекс Джини высчитывается от 0 до 1. Чем выше. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения.
Quality of Life Index by Country 2024
GINI — индекс Джини. >100k — доля взрослых (в процентах), состояние которых не менее $100 тыс. страна. 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. Если говорить о другой стороне спектра, то самый большой Индекс Джини в странах Африки. About In the News Newsletter API. Коэффициент Джини по странам мира.
Индекс Джини
In addition, the Gini coefficient may overestimate income disparity and be erroneous because of restrictions such as valid GDP and income statistics. To be fair, the Gini coefficient climbed to a record high of 65. The World Bank has compiled a list of the top 10 countries with the largest Gini coefficients percent : South Africa — 2014 — 63.
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. На эту тему написаны многие книги, мы лишь кратко пробежимся по этой теме.
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.
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.
The Gini coefficient, thus, forms a comprehensive tool to understand, compare and consequently challenge economic disparities globally. As per the latest data, the United States had a Gini coefficient of 41. Key findings from the data include: South Africa had the highest Gini coefficient at 63. Countries in Sub-Saharan Africa and South America, such as Brazil and Botswana, feature prominently among the nations with the highest wealth and income inequality.
Conversely, several European nations, like Slovenia, Czech Republic, and Belarus, exemplified lower Gini coefficients, implying a more equitable distribution of wealth and income.
По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире
Неравенство подрывает принципы справедливости и равенства возможностей, поэтому государственная политика должна направляться на создание более справедливого и инклюзивного общества для всех граждан. Вопрос-ответ Какой индекс используется для определения неравенства в странах? Для определения неравенства в странах используется индекс джини. В каком году составлен рейтинг самых неравных стран в мире? Рейтинг самых неравных стран в мире составлен на основе данных за 2023 год. Какие страны входят в топ-10 самых неравных? В топ-10 самых неравных стран входят такие государства, как Бразилия, Южная Африка, Ботсвана, Лесото и другие. Индекс джини рассчитывается на основе соотношения доходов населения. Чем ближе индекс к единице, тем больше неравенство в стране.
Он обеспечивает возможность составления рейтинга стран по уровню социального неравенства и выявления тенденций в развитии неравенства в течение времени. Индекс Джини может быть полезным инструментом для разработки и реализации политики, направленной на уменьшение социальной неравенности и достижение более справедливого общества. Несмотря на свои преимущества, индекс Джини имеет и некоторые ограничения. Он концентрируется только на распределении доходов и не учитывает другие аспекты социального неравенства, такие как доступ к образованию, здравоохранению и другим ресурсам. Кроме того, индекс Джини может быть искажен влиянием различных факторов, таких как налоговая политика или наличие скрытых доходов. В целом, индекс Джини является важным инструментом для измерения уровня социального неравенства и анализа тенденций в развитии общества. Его использование позволяет выявить проблемы и разработать меры по уменьшению неравенства, что является важной задачей для достижения стабильного и справедливого развития страны. Оцените статью.
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 дохода может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства.
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. Analytics Analytics Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website.
These cookies help provide information on metrics the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
Коэффициент Джини |
| Gini index 2023 | | World Development Indicators (WDI) is the primary World Bank collection of development indicators, compiled from officially recognized international sources. It presents the most current and accurate global development data available, and includes national, regional and global estimates. [Note: Even. |
| Коэффициент Джини | Индекс Джини – это то же самое, что и коэффициент Джини, только переведенное в проценты. |
Неравенство в Китае
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality Статья со списком Википедии Карта мира коэффициентов Джини по странам. На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини.
Чем выше значение индекса Джини — тем выше уровень социального неравенства в государстве. Коэффициент Джини показателен не только в абсолютном значении, но и в динамике: если он растет — уровень социального неравенства растет, если падает — соответственно, падает. Коэффициент Джини по странам мира и в России На следующей инфографике представлены значения индекса Джини, расчитанные аналитиками Всемирного банка по состоянию на 2023 год, а также десятка стран с наибольшим значением коэффициента.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality Статья со списком Википедии Эта статья должна быть обновлено. Обновите эту статью, чтобы отразить недавние события или новую доступную информацию. Июнь 2020 г.
Значения выше 1 теоретически возможны из-за отрицательного дохода или богатства. Понимание индекса Джини Страна, в которой все жители имеют одинаковый доход, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 0. И наоборот, страна, в которой один житель получает весь доход, а все остальные ничего не зарабатывают, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 1.
Тот же анализ можно применить к распределению богатства «коэффициент Джини богатства» , но поскольку богатство измерить труднее, чем доход, коэффициенты Джини обычно относятся к доходу и появляются просто как «коэффициент Джини» или «индекс Джини», без указав, что они относятся к доходам. Коэффициент Джини для богатства, как правило, намного выше, чем для дохода. Коэффициент Джини является важным инструментом для анализа распределения дохода или богатства в стране или регионе, но его не следует путать с абсолютным измерением дохода или богатства.
Страна с высоким доходом и страна с низким доходом могут иметь одинаковый коэффициент Джини, если доходы распределяются одинаково внутри каждой из них: например, в Турции и США коэффициент Джини дохода составляет около 0,39—0,40, согласно Организация экономического сотрудничества и развития ОЭСР ,. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представляется графически в виде кривой Лоренца ,. Коэффициент Джини равен площади под линией совершенного равенства 0,5 по определению минус площадь под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией совершенного равенства.
Другими словами, это удвоенная площадь между кривой Лоренца и линией идеального равенства. Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2. Вычитая эту цифру из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которую затем делим на 0,5.
Другой способ представить коэффициент Джини как меру отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально ровной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем менее равноправным является общество.
Gini inequality index - Country rankings
Если говорить о другой стороне спектра, то самый большой Индекс Джини в странах Африки. В 2023 году был определен рейтинг стран по индексу джини, который отображает наиболее неравные страны в мире. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. Индекс Джини по Росстату резко поднялся в 1993 году с 26% в район 40%, и с тех пор находится вблизи уровня 40%, имеет слабую, едва заметную тенденцию к росту. The Gini coefficient measures inequality on a scale from 0 to 1. Higher values indicate higher inequality. Depending on the country and year, the data relates to income measured after taxes and benefits, or to consumption, per capita. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100).
Gini Coefficient
Усиление социальной напряженности: Большое неравенство вызывает социальное неравенство и конфликты в обществе. Неравные возможности и доступ к ресурсам могут создать разделение по классовой, расовой или этнической принадлежности. Это может привести к нарастанию социальных конфликтов и ухудшению общественной безопасности. Ограничение человеческого капитала: Неравный доступ к возможностям образования и здравоохранения ограничивает развитие человеческого капитала в стране. Когда некоторые группы населения не имеют равных возможностей для обучения и развития своих навыков, это приводит к ограничению экономического и интеллектуального потенциала страны в целом. Увеличение неравенства шансов: Высокие уровни неравенства могут привести к укреплению политической и экономической власти узкой группы людей. Это может ограничить честность и прозрачность политической системы, а также привести к коррупции и нарушениям прав человека. Ухудшение здоровья и социального благополучия: Неравенство может привести к ухудшению здоровья и социального благополучия населения. Низкий уровень дохода и ограниченный доступ к социальным услугам могут привести к плохому здоровью, низкой продолжительности жизни и низкому качеству жизни в целом.
В целом, борьба с неравенством является важной задачей для обеспечения устойчивого экономического и социального развития страны.
В этих докладах, начиная с 2000 года даются оценки национального богатства ведущих стран мира, а также оценки распределения богатства между различными социальными группами в отдельных странах. Последний доклад содержит цифры по 2020 году и дает сравнения с 2000 годом. Конечно, меня, в первую очередь, заинтересовали данные по России. Знакомство с ними привело меня в шок. Оказалось, что по многим параметрам Россия попала в топ-5, топ-3, а то и на первое место. Но только по таким показателям, которыми страны не любят хвалиться. По показателям, которые свидетельствует о серьезнейшем неблагополучии в обществе и которых руководителям стран следует стыдиться. О том, что граждане самой богатой в мире страны — России, по уровню доходов и величине имущества находятся на планке среднемировых показателей или даже ниже, мы уже знаем. Но тенденция такова, что каждый год мы опускаемся все ниже.
Итоги 2020 года показали, что во многих странах мира по причине так называемого вирусно-экономического кризиса реальные доходы населения упали. Падало также благосостояние, выражаемое показателем стоимости активов домашних хозяйств. Но Россия продемонстрировала, что она падала быстрее, чем подавляющая часть стран, попавших в обзор Global Wealth Report полсотни стран. Читайте также Россия попала в топ-3 по такому показателю, как абсолютная величина снижения стоимости активов в секторе домашних хозяйств. Рекордсменом оказалась Бразилия, у которой благосостояние домохозяйств снизилось в номинальном выражении на 839 млрд. На втором месте была Индия: снижение на 594 млрд. А Россия заняла почетное третье место с потерями, равными 338 млрд. А ведь, между прочим, в целом ряде стран, особенно западных, несмотря на вирусно-экономический кризис совокупная величина имущества граждан не только не сократилась, но, приросла.
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. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами внутри распределения, например распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом ключе понимание демографии может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини. Например, большая часть пенсионеров повышает индекс Джини. Резюме Индекс Джини - это показатель распределения доходов населения.
Это может иметь серьезные социальные и экономические последствия, такие как увеличение бедности, социальная напряженность и неприемлемое ущемление прав всех членов общества. Индекс Джини является важным инструментом для оценки социальной справедливости и экономического развития, а также для разработки правильных политических мер, направленных на снижение неравенства в обществе. Методика расчета индекса джини Расчет индекса джини основывается на лоренц-кривой, которая представляет собой график, отображающий неравномерное распределение доходов. Для расчета индекса необходимо знать, какую долю дохода получает каждая десятая часть населения. Для расчета этой площади необходимо вычислить площади треугольников, образованных точками лоренц-кривой и прямой равномерного распределения доходов, а также площадь между этими треугольниками. Полученное значение индекса джини может принимать значения от 0 до 1. Если он равен 0, это означает, что в стране достигнуто абсолютное равенство доходов, а если равен 1, то имеет место полное неравенство. Учет индекса джини особенно важен для анализа социальной справедливости и определения эффективности социальных программ и политик, направленных на уменьшение неравенства доходов в стране. Влияние неравенства на экономику и общество Высокий уровень неравенства доходов и богатства может иметь серьезные последствия для экономики и общества. Вот несколько основных способов, которыми неравенство влияет на развитие страны: Ограничение экономического роста: Согласно исследованиям, высокий уровень неравенства может замедлить экономический рост страны.
Quality of Life Index by Country 2024
Коэффициент Джини стран мира ежегодно с 1967 по 2020 годы в виде рейтинга и визуализации. Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). Рейтинг стран по индексу Джини является важным инструментом для измерения и анализа уровня неравенства в разных странах мира.
Беларусь вошла в Топ-10 стран с самым низким имущественным неравенством
| Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос / Хабр | На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года). |
| Gini Coefficient By Country | Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. |
| Коэффициент Джини по странам и в России. Кривая Лоренца. Пример по годам | Это ведущая страна по неравному распределению доходов с индексом Джини 63, 4. |
| Gini inequality index - Country rankings | Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. |