Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. Коэффициент Джини (0÷1), индекс Джини (0÷100 %) < 0.25 0.25–0.29 0.30–0.34 0.35–0.39 0.40–0.44 0.45–0.49 0.50–0.54 0.55–0.59 ≥ 0.60 нет данных Индекс Джини равен отношению закрашенной площади к площади треугольника под прямой Коэффициент Джини. Коэффициент Джини определяется как отношение площади фигуры, расположенной под кривой Лоренца, к площади треугольника ODC. Филипп Монфор показал, что использование непоследовательной или неопределенной детализации ограничивает полезность измерений коэффициента Джини. Чем больше коэффициент Джини, тем сильнее распределение отклоняется от прямой и тем выше уровень неравенства доходов в данной группе.
Коэффициент Джини
Например, за счет значительного сокращения в 2022 г. Эксперты считают, что тенденция продолжится Фото: pixabay. Сфера информационных технологий IT привлекательна на российском рынке труда из-за высоких зарплат и льготной ипотеки. Как добавил доктор экономических наук, профессор Вадим Заусаев, неравенство обусловлено ростом военно-промышленного комплекса. По его мнению, эффект будет усиливаться в ближайшем будущем.
Экономическое неравенство, что же еще! В 1912 году итальянский статистик и демограф Коррадо Джини предложил в своем труде «Вариативность и изменчивость признака» новую модель определения степени расслоения общества страны или региона по какому-либо признаку. Модель стала важнейшим инструментом оценки экономического неравенства в мире и получила имя в честь своего создателя — коэффициент Джини.
Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле: Указанная формула приведена в статье «The Meaning and Use of the Area under a Receiver Operating Characteristic ROC Curve». Кратко поясню смысл приведенной формулы. Второй блок — это вероятность того, что два случайно выбранных аномальных класса будут оцениваться выше, чем случайно выбранный нормальный класс. Третий блок — вероятность того, что один случайно выбранный аномальный класс будет оценен выше, чем два случайно выбранных нормальных класса. Для наглядности визуализирую блоки на графике.
Рассмотрены основные преимущества и недостатки коэффициента Джини по сравнению с децильным коэффициентом. Ключевые слова: экономическая безопасность, оценка экономической безопасности, коэффициент Джини, децильный коэффициент, социальное неравенство. В условиях экономических санкций, сохраняющейся волатильности национальной валюты, падения реальных располагаемых доходов граждан, роста числа невозвратных кредитов у населения, возрастает роль обеспечения экономической безопасности. В соответствии со Стратегией экономической безопасности 2030 угрозы экономической безопасности, связанные с ростом социального неравенства, являются особенно актуальными на сегодняшний день[1]. Своевременное принятие государством адекватных мер по снижению дифференциации населения в целях уменьшения социальной напряженности и повышения уровня экономической безопасности является одной из ключевых задач государства, что подтверждается Указом Президента Российской Федерации «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года», где одной из целей развития Российской Федерации является снижение уровня бедности в два раза[2]. Предшествующим этапом по реализации мер снижения уровня дифференциации населения по уровню доходов, является этап оценки текущего состояния социального расслоения общества по уровню доходов. На сегодняшний день существует много способов измерения неравенства, каждый из которых имеет некоторую интуитивную или математическую привлекательность. Тем не менее, многие явно подходящие способы измерения неравенства не могут быть использованы. Например, дисперсия, которая должна быть одной из самых простых мер неравенства, не является независимой от шкалы доходов: простое удвоение всех доходов приведет к четырехкратному увеличению оценки неравенства доходов. Федеральная служба статистики Российской Федерации в качестве меры измерения социального неравенства использует децильный коэффициент фондов, который рекомендован в качестве одного из показателей оценки состояния экономической безопасности[7]. Однако на международном уровне зачастую используется другой показатель оценки социального неравенства — коэффициент Джини, который обладает своими плюсами и минусами по сравнению с коэффициентом фондов и может быть использован в качестве дополнительного показателя в оценки экономической безопасности. Методика расчета коэффициента Джини основывается на построении кривой Лоренца. Коэффициент Джини определяется как отношение двух площадей: площадью между кривой Лоренца распределения доходов и диагональной линией полного равенства, выраженная как доля треугольной области между кривыми полного равенства и неравенства. Величина коэффициента Джини может принимать значения в пределах от 0 до 1. Чем ближе значение коэффициента к 1, тем выше уровень неравенства в распределении совокупного дохода.
Gini Coefficient
А теперь информация отдельно по продуктам:Вклады. Открыть или закрыть вклад можно в любой день. После пополнения деньги поступят на вклад 11 марта.
Дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей. Может быть использован для сравнения распределения признака дохода между различными совокупностями например, разными странами. При этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран. Может быть использован для сравнения распределения признака дохода по разным группам населения например, коэффициент Джини для сельского населения и коэффициент Джини для городского населения. Позволяет отслеживать динамику неравномерности распределения признака дохода в совокупности на разных этапах.
Обозначим ее через M. 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.
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? Этот ожидаемый разрыв между двумя случайно выбранными людьми и измеряется коэффициентом Джини. Он рассчитывается как среднее значение разрыва между всеми парами людей в населении Если доходы распределены равномерно, то можно ожидать небольшой разрыв между доходами двух случайно выбранных людей. Там, где высокий уровень неравенства, мы можем ожидать большой разрыв Однако, если измерять этот показатель в абсолютном выражении, он также будет зависеть от богатства населения в целом.
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
К 1912 году итальянский статистик Коррадо Джини разработал алгебраическую интерпретацию кривой Лоренца: коэффициент, призванный указывать, насколько неравным является экономическое распределение. Значение коэффициента Джини для этих стран стабильно удерживается в диапазоне 0,25-0,3. Коэффициент Джини открывает глаза и показывает социально-финансовые диспропорции внутри страны и по миру. Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий. Значение площади фигуры между синей прямой и красной параболой и есть коэффициент неравенства Джини. Коэффициент итальянского экономиста, статиста и демографа Коррадо Джини (более известный как индекс Джини) позволяет более точно, количественно измерить степень неравномерности распределения доходов населения.
В России зафиксирован рост доходного неравенства
Коэффициент концентрации Джини (G) используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]. В 2023 году Росстат зафиксировал увеличение коэффициента Джини, отражающего уровень концентрации доходов в стране, до 0,403, в сравнении с предыдущим годом, когда он составлял 0,395. 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. 10%, 30% населения, коэффициент Джини для распределения богатства) Россия опережает любую другую крупную страну. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. Что показывает коэффициент Джини. Какие значения может принимать данный показатель и что они означают.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
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. Коэффициент Джини — это статистический показатель, характеризующий степень неравномерности распределения доходов между разными социальными группами. Коэффициент Джини показывает, насколько фактическое распределение доходов населения отклоняется от показателя их равномерного распределения. 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).
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
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]. В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам.
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. 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.
Площадь возгорания составила тысячу квадратных метров.
Погибших и пострадавших нет. Минюст предложил штрафовать коллекторов на 2 млн рублей за навязчивые звонки или письма. Ученые выяснили, почему начал таять ледник Туэйтса «ледник Судного дня». Этот процесс связали с феноменом Эль-Ниньо: повышение температуры поверхностного слоя воды на востоке Тихого океана. Когда ледник полностью растает, уровень моря поднимется на 0,6 метра, а в перспективе и на 3 метра. Это может дестабилизировать всю западную часть Антарктического ледяного щита.
Депутаты Госдумы от фракций ЛДПР, КПРФ и «Справедливая Россия — За правду» внесли законопроект, разрешающий использовать средства материнского капитала на получение платных медицинских услуг или покупку лекарств для ребенка. Миссия ООН покинула Судан.
Одну ось графика размечаем под равные доли населения по численности. Вторую - под доли в сумме доходов, которые получает каждая такая доля населения. Если доходы каждой доли абсолютно одинаковы, получим вот такой график с прямой линией. А теперь изменим доходы.
Пусть одни децили общества получают поменьше, а другие - побольше. График начинает выглядеть по-иному.
Вы точно человек?
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. В России по итогам 2023 года вырос показатель доходного неравенства среди граждан, так называемый "коэффициент Джини". Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини, предложившего эту статистическую модель. По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом. Отдельное значение — коэффициент Джини — показывает индекс концентрации доходов. Коэффициент концентрации доходов, или индекс Джини, может быть рассчитан и с помощью других методик.
В России зафиксирован рост доходного неравенства
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. 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.
Целью создания Системы является обеспечение доступа с использованием сети Интернет государственных органов, органов местного самоуправления, юридических и физических лиц к официальной статистической информации, включая метаданные, формируемой в соответствии с федеральным планом статистических работ. ЕМИСС представляет собой государственный информационный ресурс, объединяющий официальные государственные информационные статистические ресурсы, формируемые субъектами официального статистического учета в рамках реализации федерального плана статистических работ.
Переобучили модель с учетом нового набора предикторов и посчитали Джини. По результатам видно, что на обучающей выборке качество модели лучше с дополнительным фактором, а на тестовой — без него. Так как решение принимается исходя из большего значения по Gini test, то дополнительный фактор не будет добавлен в модель.
Выбор в пользу модели без нового фактора достаточно противоречив, поэтому рассчитаем дополнительную метрику — среднюю абсолютную ошибку. Данный показатель считается, как среднее разностей между фактическими и прогнозными значениями и не противоречит логике задачи. Для этого импортируем необходимую библиотеку и вычислим ошибку для модели с дополнительным фактором и без него.
Это произошло после его интервью Катерине Гордеевой признана Минюстом иностранным агентом. На Coinbase резко выросло количество пользователей на фоне курса биткоина выше 60 тыс.
Некоторым из них сервис « обнулил » кошельки. В компании обещают устранить ошибку. Минздрав России зарегистрировал двухкомпонентную вакцину от коронавируса «Спутник V» с обновленным составом. В 16 российских регионах зафиксировали нехватку вакцин от кори. Препараты производит компания «Нацимбио».
Ее представители сообщили, что в январе 2024 года все регионы получили почти 200 тыс. В Волгограде произошел пожар на складе пиломатериалов.