Новости джинни индекс

8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. Коэффициент Джини (индекс Джини) — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к.

Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения

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.

А 1 указывает на случайное распределение элементов по различным классам.

Это ни хорошо, ни плохо. Это просто факт. Но если вы знаете об этом, то это очень хорошо. Если нет, то это плохо. Почему же богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее?

Все очень просто. Богатые используют деньги как инструмент для того, чтобы стать еще богаче. У бедных нет денег, и большинство из них тонет в трясине кредитов, что делает их еще беднее. Для этого, конечно, нужен пример. Предположим, что есть пять человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей. Иван Иванов капитал 2 тысячи рублей.

Средняков капитал 20 000 рублей. Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей. Вагит Алекперов капитал 200 000 000 рублей. Прошел год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, обеспечивали себя мелкой подработкой, мелким воровством и потребительскими кредитами. В результате Вася оказался должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей.

Средняков работал и продолжает работать. Его зарплата была увеличена на величину инфляции, и в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. С учетом инфляции он сохранил прежний уровень благосостояния, в отличие от Васи и Вани, которые взяли кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свой капитал в акции и ETF. Оба получили хороший доход. Игорь получил больше в процентах от капитала.

Этот пример показывает, как трудно бедным не становиться беднее и как легко богатым становиться богаче. Даже ничего не делая, получая мизерные проценты на многомиллиардный капитал, вы все равно станете богаче за определенный период времени, чем человек с миллионом, создавший сверхприбыльную компанию и работающий как белка в колесе. В этом примере есть еще одна показательная фигура — Средняков. Это человек, живущий от зарплаты до зарплаты. Он не становится беднее, но и не становится богаче. Хотя он находится в ситуации, когда ему гораздо легче, чем Васе или Ивану, начать инвестировать, стремиться к жизни, в которой «деньги делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги….

С другой стороны, ему легче, чем Игорю или, тем более, Вагиту, оказаться в той ситуации, в которой оказались Вася и Иван. Что бы человек ни делал, он все равно «увязает» в своем финансовом положении. А для среднего класса, живущего от зарплаты до зарплаты, их намерения играют ключевую роль. Почему и как бороться с неравенством Широко распространено мнение, что высокий уровень неравенства препятствует «подъему общества», тормозит экономическое развитие и угрожает социальной стабильности хотя это не доказано. Однако неоспоримым является тот факт, что экономическое неравенство порождает недовольство среди беднейших слоев общества. Очевидно, что правительства должны обратиться к этим группам и принять меры по борьбе с неравенством.

Наиболее эффективными мерами являются: бесплатное медицинское обслуживание и образование; пособия для малообеспеченных групп населения; развитие инфраструктуры в селах дороги, электрификация, газификация и т. Нужно ли нам бороться с неравенством?

Экономисты считают, что COVID-19 вызвал ежегодное увеличение коэффициента Джини на 1,2—1,9 процентных пункта в 2020 и 2021 годах. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини по доходам для каждой страны, для которой CIA World Factbook предоставляет данные: Некоторые из беднейших стран мира имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини, в то время как многие из самых низких коэффициентов Джини встречаются в более богатых европейских странах.

Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и со временем эта взаимосвязь менялась. Майкл Моатсос из Утрехтского университета и Джори Батен из Тюбингенского университета показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство немного росло, а затем уменьшалось по мере роста ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство имело тенденцию снижаться по мере того, как ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снижалось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко возрастало.

Ограничения индекса Джини Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от надежных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, представляет большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и находится в нижней части распределения доходов внутри стран.

В обоих случаях это означает, что индекс Джини измеренных доходов будет завышать истинное неравенство доходов. Точные данные о богатстве получить еще труднее из-за популярности налоговых убежищ. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается свести двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства к одному числу, он скрывает информацию о «форме» неравенства.

Так уж устроена суммарная психология общества, складывающаяся из обидчивости граждан, из завистливости жён, из обид малышей в классах школ, что индекс Джини реально развивающегося и энергичного общества стабилизируется около оптимума Парето. Грубые нарушения его, особенно приближением к единице, чреваты переворотами, революциями и прочими затеями, вытекающим из самых земных и ощущаемых каждым из нас свойств личности. В частности, движение индекса Джини к единице повышает вероятность переворота в стране! Как выглядит история фактического индекса Джини стран? Долго рассказывать… ООН каждый год публикует соответствующие данные.

Они есть в Интернете. А о перепадах между зарплатами начальника и рядовым работником, от которого напрямую напрямую! Так же, как размышляют и о странных цифрах «средних зарплат» на предприятии, где 2 миллиона начальника складывают с 16 рублями молодого изобретателя и получают среднюю зарплату в 1 миллион 08 рублей — ведь «точность статистики» прежде всего! У неё каждый рубль на учёте! Итак, про Россию.

Ну чем не «православный халифат»? Даже по официальным данным и даже если не углубляться в перепады между зарплатами на вашем предприятии. А вот цитата из Википедии для Китая. Судя по официальным номинальным доходам, разрыв уже достаточно велик. За время реформ, то есть за одно поколение, Китай прошел путь от коэффициента 0,2 до 0,5.

Переход от справедливого к подчеркнуто несправедливому обществу очень заметен». Мы являемся свидетелями развития страны как процесса приближения к «обществу Парето». Китай реально и мощно развивается. В действительности, стабильное общество держит индекс в районе величин 0,4-0,5 США, Великобритания, Италия. То есть, довольно жёсткий расклад 80:20 по Парето, приводящий к значению в 0,6 индекса Джини, государствам представляется как довольно опасная грань в отношении сохранения социальной стабильности.

И теперь, может быть, самое главное — изменения и перепады индекса Джини исключительно сильны по влиянию на динамику экономики! Внешне небольшой сдвиг может радикально изменить общественное настроение и ход экономики — будь то страна, или же отдельное предприятие.

Росстат отметил рост доходного неравенства в России

Loginom: Качество бинарной классификации визуализатор Индекс Джини — это статистический показатель, с помощью которого можно описывать характер изменения одной величины относительно изменения другой. Основным применением индекса Джини является оценка неравномерности распределения изучаемого признака например, годового дохода для различных социальных групп. 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.

В данном случае, коэффициент равен 0,74 что достаточно близко к 1 , что свидетельствует о том, что продажи неравномерно распределены, и некоторые категории товаров приносят больше выручки. 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.

Значения, которые может принимать коэффициент, находятся в диапазоне от 0 до 1. Ноль означает полное равенство доходов среди всех жителей в данном случае работников конкретной отрасли , единица — полное неравенство нереальная ситуация, когда вся заработная плата отрасли сконцентрирована в руках одного человека. Если коэффициент представлен в процентах, то его называют индексом Джини.

Проиллюстрируем на примере. Допустим, что все жители страны получают одинаковую зарплату, в этом случае график будет выглядеть следующим образом: Диаграмма 1. Это полностью равномерное распределение доходов.

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.

Вы точно человек?

В 2023 году был опубликован рейтинг стран по индексу Джини, который показал, какие страны имеют самый высокий уровень неравенства. 8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента.

GINI index (World Bank estimate) - Country Ranking

Читайте последние финансовые новости GIVAUDAN-REG NAMENS-AKTIEN SF 10 и будьте в курсе всех событий, влияющих на динамику GIN. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Возможно, это связано с тем, что в хороших журналах многое определяют сильные, прорывные статьи, которые выделяются из основной массы, что приводит к ухудшению индекса Джини. Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач.

Gini index (World Bank estimate)

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.

Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представлен графически через кривую Лоренца , которая показывает распределение доходов или богатства путем нанесения процентиля населения по доходу на горизонтальную ось и совокупного дохода на вертикальной оси. Коэффициент Джини равен площади под линией полного равенства 0,5 по определению за вычетом площади под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией абсолютного равенства. Другими словами, это вдвое больше площади между кривой Лоренца и линией полного равенства. Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2. Вычитая это число из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которое затем делим на 0,5. 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 менее равным является общество. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия. Индекс Джини во всем 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. Лакнер и Миланович показывают 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.

Для простоты понимания рассмотрим рисунок 1. 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.

Кривая Лоренца показывает кумулятивный процент общего дохода, полученного от общего числа получателей, начиная с беднейших индивидов или домохозяйств. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой.

Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России

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. 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.

Это следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении России. Чем ближе показатель к нулю, тем меньше доходное неравенство. Кандидат экономических наук, доцент кафедры корпоративных финансов и корпоративного управления Финансового университета при Правительстве РФ Ольга Борисова объяснила в беседе с «Новыми Известиями», что у усиления такого неравенства есть несколько причин. Кратковременное сокращение доходов персонала, работающего на начало 2023 г. Значительное их количество закрывало свои точки в России, отправляя персонал в отпуск или переводя на выплаты МРОТ на неопределенный срок, пока не находили фирму-покупателя в стране.

При оценке межрегионального неравенства по методике коэффициента Джини в качестве исследуемого признака... Наиболее актуальными они стали в конце XIX - начале XX века в связи с расслоением стран с разнообразным политическим и социальным устройством, вызванным интенсивным развитием экономики, науки и техники. Функция и кривая Лоренца, а также индекс Джини обычно используются для теоретических исследований и приложений в экономических и социальных науках.

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.

Именно на их потенциале главным образом строится инновационная экономика, которая дает высокую добавленную стоимость и рост благосостояния общества в целом.

Индекс Джини в Москве с 2011 года снизился на девять пунктов

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.

Zambia comes in fourth with a Gini Coefficient of 57. The Central African Republic also presents a significant income disparity, with a Gini Coefficient of 56. Eswatini Swaziland and Mozambique report similar Gini Coefficients at 54.

Brazil and Botswana rank ninth and tenth, both having Gini Coefficients over 53.

Когда вы видите коэффициент, вы не знаете, на основании какого количества групп он рассчитывался — чем меньше групп, тем больше коэффициент. Кроме того, для плановой экономики этот коэффициент не применим. Выводы Коэффициент или индекс Джини — это число, показывающее распределение доходов населения.

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. 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.

Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?

Индекс Джини или коэффициент Джини является статистической мерой распределения, разработанной итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Albania Algeria Angola Argentina Armenia Australia Austria Azerbaijan Bangladesh Belarus Belgium Belize Benin Bhutan Bolivia Bosnia and Herzegovina Botswana Brazil Bulgaria Burkina Faso Burundi. 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 России зафиксирован рост доходного неравенства

8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. В статье приводятся конкретные примеры, иллюстрирующие правомерность использования коэффициента Джини и сходных показателей. Gini Impurity. A measurement used to build Decision Trees to determine how the features of a dataset should split nodes to form the tree. What is Gini Impurity? Gini Impurity is a measurement used to.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий