Коэффициент итальянского экономиста, статиста и демографа Коррадо Джини (более известный как индекс Джини) позволяет более точно, количественно измерить степень неравномерности распределения доходов населения. Коэффициент Джини, показатель, используемый в статистике для оценки степени концентрации изучаемого признака или неравномерности его распределения. Как указывает автор, коэффициент Джини лишь один из многих измерителей неравенства, и сказанное относительно коэффициента Джини в равной мере относится и к остальным, близким по содержанию показателям (например, к индексам Тейла, Аткинсона, Херфиналя-Хиршмана. 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. 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.
Коэффициент Джини: формула неравенства
Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представляется 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 полного 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. Эта цифра представляет собой чрезвычайно высокое неравенство. 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 меньше равноправия в обществе. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия. Коэффициент Джини в 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. Книга Лакнера и Милановича показывает 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.
И тем не менее, доверительный интервал коэффициент Джини существует. В этом посте хочу познакомить экспертов, занимающихся оценкой качества моделей, с таким малоизвестным инструментом как «доверительный интервал коэффициента Джини» Вопрос происхождения и расчета указанного показателя очень мало освещен в интернете: поисковики выдадут одну внятную англоязычную ссылку с попыткой интерпретации соответствующей формулы, которая без дополнительной информации будет недостаточно понятна. 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.
В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel. Шаг 2: Рассчитайте площади под кривой Лоренца Затем нам нужно рассчитать отдельные площади под кривой Лоренца , которую мы используем для визуализации распределения доходов в стране. Это чрезвычайно простой пример того, как рассчитать коэффициент Джини, но вы можете использовать те же самые формулы для расчета коэффициента Джини для гораздо большего набора данных.
Это, когда доходы распределены абсолютно неравномерно. А это как? Это когда один человек забирает все доходы, а остальные питаются воздухом. И кривая абсолютного неравенства тогда будет выглядеть как красная кривая на графике слева. Также, как и кривая абсолютного равенства, кривая абсолютного неравенства имеет сугубо теоретический смысл, пока что история не знает реальных примеров стран, где было бы абсолютное равенство или абсолютное неравенство. Эти линии мы построили только для того, чтобы ориентироваться, к какой из этих крайностей ближе кривая Лоренца для страны Казыстан. Теперь, когда у нас есть с чем сравнивать, становится понятно: чем дальше от красной линии или чем ближе к синей линии находится кривая Лоренца — тем более неравномерно распределены доходы.
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
Нулевое значение будет в стране или в регионе, в которой абсолютно у всех одинаковый доход. На практике же значения чаще всего укладываются в диапазон от 0,2 до 0,6. Низкий показатель коэффициента Джини не означает богатства или бедности выборки в целом, а лишь низкую разницу между самыми богатыми и самыми бедными. То же самое, но с противоположной стороны, относится и к высокому показателю.
Построенные нами модели показывают группу риска и сумму требования всех полисов в них в предикации. В итоге мы создали три столбца: первый — рейтинг риска от 1 до 10, второй — сумма денег, которую претендовала группа полисов в одной модели, и второй столбец — то же самое, но результат второго модель.
Итак, кадр данных выглядит так: Следующий код генерирует область, которая будет отображаться на кривой Лоренца для каждого результата модели. Теперь в DataFrame добавлены столбцы. Выводы: С точки зрения примера, индекс Джини показывает, что модель A лучше с точки зрения результатов, чем модель B. Вы также можете видеть на кривой Лоренца, что модель A предсказывает более высокую группу риска, больше денег, чем модель B. И, конечно же, коэффициент площади модели А больше коэффициента модели В, а значит, дисперсия фактический рейтинг модели при прогнозировании рискованной политики лучше.
Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический. Рассмотрим каждый подробнее. Коэффициент концентрации Джини G используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]: где — накопленная частость доля численности единиц совокупности; — накопленная доля значений признака i-ой группы, приходящихся на все единицы совокупности.
Иным способом расчета коэффициента является геометрический метод. А именно, через кривую Лоренца. Напомним, что кривая Лоренца — это график, демонстрирующий степень неравенства в распределении дохода или богатства в обществе.
В сущности, эта кривая может отражать неравенство в распределении самых разных величин, но вначале предназначалась именно для отражения экономического неравенства в обществе [2].
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. Системы прогрессивного налогообложения и трансфертных платежей приближают " кривую Лоренца " к биссектрисе.
Коэффициент джини в России
Тогда кривая будет отклоняться в сторону оси Х. И чем больше неравенства в стране, тем более вогнутой будет кривая. Рис 1. Кривая Лоренца Рис 1. Кривая Лоренца Государство часто пытается выровнять кривую за счёт прогрессивной ставки подоходного налога и развития социальных программ.
Так оно перераспределяет доходы внутри общества, чтобы снизить экономическое неравенство. Чтобы получить коэффициент Джини, надо: Посчитать площадь фигуры Т , которая образована линией абсолютного равенства и кривой Лоренца. Посчитать площадь треугольника OFE. Разделить площадь Т на площадь OFE.
Если доходы распределены равномерно, то показатель будет равен 0, если всё принадлежит одному человеку, то — 1. В целом чем ниже коэффициент Джини, тем лучше, тем меньше в стране экономическое неравенство. В 1991 году коэффициент Джини равнялся 0,26, а в 1993 году после перехода к рыночному механизму регулирования экономики — уже 0,498. Однако в реальности он, вероятно, был ещё выше, потому что в то время большую часть доходов не декларировали.
За два года общество сильно расслоилось: появились богатые люди и бедные. Сейчас индекс Джини в России равен 0,417 последние данные на начало 2018 года. Данные Росстата, Всемирного банка и других организаций обычно отличаются. Вот как он изменялся: 32 Источник данных.
Всемирный банк посчитал индекс Джини в России по-другому: по его данным он снижается с 1996 года и составляет 0,377 последние данные на 2015 год. Динамика коэффициента Джини, 1996-2015 года. В других странах индекс Джини такой источник : Рис. Индекс Джини в странах мира данные на 2016 год.
Однако следует помнить, что низкий показатель говорит не о богатстве общества, а о равномерном распределении доходов.
Насколько точен алгоритм? Без знания точного значения коэффициента для идеального алгоритма мы не можем сказать о нашей модели ничего.
Поэтому метрикой качества в машинном обучении является нормализованный коэффициент Джини, который равен отношению коэффициента обученной модели к коэффициенту идеальной модели. Далее под термином «Коэффициент Джини» будем иметь ввиду именно это. 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: Предсказания обученных моделей не могут быть больше значения коэффициента идеального алгоритма. При равномерном распределении классов целевой переменной коэффициент Джини идеального алгоритма всегда будет равен 0. Нормализованный коэффициент Джини является метрикой качества, которую необходимо максимизировать.
Алгебраическое представление. Мы подошли к самому, пожалуй, интересному моменту — алгебраическому представлению коэффициента Джини. Как рассчитать эту метрику?
Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Я честно пытался найти вывод этой формулы в интернете, но не нашел ничего.
Доступ к официальной статистической информации, включенной в состав статистических ресурсов, входящих в межведомственную систему, осуществляется на безвозмездной и недискриминационной основе.
Между тем количество миллиардеров растет и это тоже факт.
У богатых денег больше, соответственно, и возможностей больше. Они увеличивают свое состояние быстрее. Поэтому даже при равных условиях в более выгодном положении остается тот, у кого средств оказалось больше. Но, как говорится, нет ничего не возможного. Если абстрагироваться от размера капитала, и исходить из реальности, то оптимальной позицией будет следующая.
Самостоятельность в действиях, анализ доходов и трат, четкий план действий, а также грамотное распределение денег, накопление, откладывание, инвестиции — необходимый минимум на пути к благосостоянию. Подытоживая, следует заметить, что, безусловно, есть много людей, которые считают, что со временем ситуация ухудшится и число бедных будет только расти. Но если все время придерживаться этой позиции и ничего совсем не делать, то лучше от этого точно не станет. Все в руках человека. Преимущества коэффициента Джини Gini coefficient позволяет: Провести сопоставления по распределению исследуемого признака в совокупностях, разных по числу единиц, и между разными совокупностями.
К примеру, в регионах с различной численностью либо между странами. Скорректировать данные по ВВП и среднедушевому доходу. Проследить динамику неравномерного рассредоточения изучаемого признака. Сопоставить также разделение рассматриваемого признака по разнородным группам населения к примеру, для сельчан и горожан. Одним из несомненных достоинств Gini coefficient признается его анонимность.
Индекс концентрации Джини
- Индекс Джини: расчет и формула
- Неравенство и бедность
- Что бы сделал Робин Гуд?
- Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
- Как рассчитывать коэффициент Джини — Лицей имени Вернадского
- Коэффициент Джини — Википедия
Экономика. 10 класс
Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. 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. В 2022 году был зафиксирован его минимум, а | Вступай в группу Новости РБК в Одноклассниках. Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью машинного обучения. Степень неравенства доходов внутри групп населения (коэффициент Джини) выросла по итогам 2023 года до 0,403, тогда как в 2022 этот показатель составлял 0,395, констатировал Росстат.
Коэффициент джини в России
| Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России | Индекс Джини или коэффициент Джини — это статистическая мера распределения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. |
| Индекс Джини и неравенство доходов | Для исчисления коэффициента Джини необходимо рассчитать величины pi и qi. |
| Коэффициент Джини: все ли равны? | Частных инвесторов журнал | Дзен | Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов – кривой Лоуренса. |
В России выросла разница в доходах самых богатых и самых бедных. И еще 10 главных новостей ночи
| Индекс Джини в странах мира | Данные официальной статистики опери-руют также и другими характеристиками дифференциации доходов, среди которых – децильный коэффициент фондов и ин-декс Джини. |
| Коэффициент Джини: все ли равны? | Частных инвесторов журнал | Дзен | 10%, 30% населения, коэффициент Джини для распределения богатства) Россия опережает любую другую крупную страну. |
| Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения | Коэффициент Джини, который используется для измерения неравенства, показывает, что разрыв между богатыми и бедными слоями населения становится все больше. |
Статьи из архивов
- Индекс Джини и неравенство доходов
- Индекс Джини в странах мира
- 14.2 Кривая Лоренца и коэффициент Джини
- Индекс Джини: расчет и формула
- РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | 29.02.2024 | Крым.Ньюз
- В России зафиксирован рост доходного неравенства - АБН 24
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. Коэффициент Джини показывает, насколько «кривая Лоренца» отклоняется от «линии равенства», сравнивая площади A и B на картинке. Коэффициент Джини – это количественный показатель, показывающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. Чем больше коэффициент Джини, тем сильнее распределение отклоняется от прямой и тем выше уровень неравенства доходов в данной группе. В 2023 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) составил 0,403, сообщил Росстат. Первой с конца является Южно-Африканская Республика – коэффициент Джини здесь достиг 63%.
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. В этом информативном видеоролике вы узнаете о коэффициенте Джини и о том, что он говорит нам о неравенстве доходов. Коэффициент Джини — это статистический показатель, характеризующий степень неравномерности распределения доходов между разными социальными группами. Коэффициент Джини Всемирного банка - CIA World Factbook. Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью машинного обучения.
Как сравнить результаты моделей с использованием индекса Джини и кривой Лоренца
Шаг 2: Рассчитайте площади под кривой Лоренца Затем нам нужно рассчитать отдельные площади под кривой Лоренца , которую мы используем для визуализации распределения доходов в стране. Это чрезвычайно простой пример того, как рассчитать коэффициент Джини, но вы можете использовать те же самые формулы для расчета коэффициента Джини для гораздо большего набора данных.
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. Неравномерность роста заработка по отраслям. За счет продолжения в 2023 г.
А вот бедные и медленно развивающиеся страны, к сожалению, демонстрируют обратную тенденцию. Естественно, чтобы отслеживать этот параметр, нужно найти это число и контролировать его изменение ежегодно. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. Делается это следующим образом: Строится прямая Лоренца на основе собранных статистических данных. Затем рассчитывается коэффициент. Он берется, как отношение площади образованной фигуры к площади треугольника, отображающей прямую равенства. Фактически ищут 2 площади. Если они будут идентичны, то коэффициент Джини будет равен нулю и означать полное равенство между всеми группами населения.
При этом средний индекс в мире — 37. FAQ Какой источник информации вы использовали? Насколько можно полагаться на коэффициент Джини при сравнении стран?
Рекомендуем
- В России зафиксирован рост доходного неравенства
- Коэффициент Джини: формула неравенства |
- Коэффициент Джини — Финуслуги
- В России зафиксирован рост доходного неравенства - АБН 24
- предоставляет экономические и финансовые данные
В России выросла разница в доходах самых богатых и самых бедных. И еще 10 главных новостей ночи
| Коэффициент Джини — Википедия | Основным преимуществом коэффициента Джини является то, что он является показателем неравенства, рассчитанного посредством анализа коэффициентов, а не переменной. |
| Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос / Хабр | Кроме того, коэффициент Джини используется для анализа распределения богатства в стране, но не показывает ее общий доход. |
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
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. Что показывает коэффициент Джини. Какие значения может принимать данный показатель и что они означают. Коэффициент Джини показывает степень неравенства в распределении доходов/богатства внутри страны или группы. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов). 10%, 30% населения, коэффициент Джини для распределения богатства) Россия опережает любую другую крупную страну.
Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. «Коэффициент Джини – это показатель степени неравенства в доходах, который принимает значения от 0 до 1, где 0 – абсолютное равенство и 1 – абсолютное неравенство». Коэффициент Джини может использоваться для выявления уровня неравенства по накопленному богатству. Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини, предложившего эту статистическую модель. Коэффициент Джини, который используется для измерения неравенства, показывает, что разрыв между богатыми и бедными слоями населения становится все больше.
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422. Если в 2022 году этот коэффициент составлял 13,8 раза, то в 2023 году он возрос до 14,6 раза. Эти данные свидетельствуют о сохранении высокого уровня неравенства в стране. Росстат отметил, что неравенство доходов в России остается высоким, но наблюдается некоторое снижение этого показателя.
В области машинного обучения коэффициент Джини, находясь в диапазоне от 0 до 1, показывает качество прогнозирования модели — чем ближе к единице, тем точнее прогноз в данном посте не будем касаться применения коэффициента Джини в социальной области. Какой же доверительный интервал может быть у единственного числа? И тем не менее, доверительный интервал коэффициент Джини существует. В этом посте хочу познакомить экспертов, занимающихся оценкой качества моделей, с таким малоизвестным инструментом как «доверительный интервал коэффициента Джини» Вопрос происхождения и расчета указанного показателя очень мало освещен в интернете: поисковики выдадут одну внятную англоязычную ссылку с попыткой интерпретации соответствующей формулы, которая без дополнительной информации будет недостаточно понятна. 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».
Вот в этих пределах неравенство и считают.
Есть и численные формулы для подсчёта, но, думаю, интересующиеся их найдут и сами. Возьму свой давешний пример с буханками хлеба на пятерых. При равном распределении десяти буханок на пятерых, коэффициент неравенства будет равен нулю. Если же распределить хлеб как 0-1-2-3-4, то коэффициент составит уже 0,4 Теперь можно примерно понимать, что собой представляют реальные цифры. А они таковы.
Перейти к навигации Перейти к поиску Общий вид кривой Лоренца Коэффициент Джини коэффициент концентрации доходов — статистический показатель, который используют для характеристики степени отклонения линии фактического распределения Кривая Лоренца общего объёма денежных доходов населения от линии их равномерного распределения. Величина коэффициента ограничена промежутком от ноля до единицы — чем выше значение показателя, тем более неравномерно распределены доходы в обществе [1]. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента.