А коэффициент джинни у них выше, чем в рф. Кривая Лоренца, коэффициент Джинни, коэффициент фондов. Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле. Коэффициент Джини рассчитывается на основе кумулятивной доли населения и кумулятивной доли дохода. Один из ключевых факторов, которым стоит руководствоваться, является коэффициент Джинни.
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
Обновленные правила заработают с сентября 2023 года. С этого момента соискатели звания кандидата в точных и естественных науках должны разместить две статьи в К1 и К2, а также в RSCI. Последняя аббревиатура обозначает индекс цитирования для России. Тем, кто планирует защитить диссертацию в сфере гуманитарных наук, нужно опубликовать три статьи в квартилях 1 и 2, две в RSCI. Для соискателей докторской степени — иные условия. Соискатели в области гуманитарных знаний будут размещать не менее 15 статей, все остальные — не менее 10. Как узнать квартиль журнала ВАК? Перечни опубликованы на сайте аттестационной комиссии, а также доступен здесь.
Показатели для классификации Разделение произошло по количественным и качественным показателям. В числе последних — качество текста и иллюстраций, уникальность публикаций, авторитет исследователя, качество рецензий, рейтинг организации.
Позволяет отслеживать динамику неравномерности распределения признака дохода в совокупности на разных этапах. Анонимность — одно из главных преимуществ коэффициента Джини. Нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально. Недостатки коэффициента Джини В разделе не хватает ссылок на источники см. 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.
Объяснены социально-экономические последствия дифференциации доходов населения. Ключевые слова: социальная стабильность, региональная экономика, экономическое развитие, реальные доходы, неравенство, денежные доходы населения, совокупные доходы, дифференциация денежных доходов, коэффициент Джинни, коэффициент фондов.
Оценка уровня жизни производится также по потребительским тратам, а также по тратам на продукты питания. Между тем состоятельные граждане тратят больше на питание, чем бедные, раз в пять. Но чем меньше денег идет на питание, тем больше остается денег на остальные нужды, на образование, открытие бизнеса и др. По данным Росстата потребительские траты богатых выше в 3 раза, чем у средних слоев населения. А у бедных — в 5 раз меньше, чем у средних. Естественно, из расчета на одного человека. Далее, если рассматривать эти общие расходы по-отдельности, то получится следующее.
Богатые, по сравнению с бедными, тратят больше в 5 раз на питание, в 12 раз — на одежду, 20 раз — на медицину. Возможно ли из бедного превратится в богатого Если исходить из статистики, то можно заметить некоторые неутешительные тенденции. Бедные становятся еще беднее, им труднее зарабатывать и приумножать свой капитал, чем богатым. 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.
Росстат: в РФ сокращается неравенство между бедными и богатыми
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. По результатам видно, что модель с дополнительным фактором предсказала с меньшей ошибкой.
Сравним все полученные результаты метрик. Из таблицы следует, что включение нового фактора F18 увеличивает прогнозную силу модели. Однако, такой вывод стал доступен после расчета дополнительной метрики. Напрашивается вывод, что коэффициента Джини недостаточно для оценки качества модели. Чтобы подтвердить гипотезу, необходимо большее количество экспериментов.
А в данной статье положено начало для этого.
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. В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло.
Коэффициент Джини для стран мира Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, данные по которой представлены Всемирным Банком: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , в то время как многие из самых богатых Дания имеют одни из самых низких 28,8. 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.
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]. И на её основании можно вывести коэффициент Джинни. 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.
Индекс Джини это процентный аналог коэффициента Джини. Эта статистическая модель была предложена и разработана итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини 1884—1965 и опубликована в 1912 году в его знаменитом труде «Вариативность и изменчивость признака» «Изменчивость и непостоянство».
Сергей Собянин объяснил причины социального неравенства в Москве
Во-первых, коэффициент Джини в большинстве случаев основан на уровне дохода (income), а не уровня общих активов или благосостояния (wealth). «В целом неравенство зарплат в России, согласно коэффициенту Джинни, находится примерно на уровне Японии или Португалии, — цитируют федеральные СМИ авторов доклада. А коэффициент джинни у них выше, чем в рф. Во-первых, коэффициент Джини в большинстве случаев основан на уровне дохода (income), а не уровня общих активов или благосостояния (wealth). 0,409, т.е. неравенство в распределении дохода в 1998 г. несколько уменьшилось.
Индекс Джини и неравенство доходов
8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is. Коэффициент Джини рассчитывается как соотношение доходов самых богатых и самых бедных слоев население. дером среди регионов РФ с наибольшей. 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. Коэффициент Джини рассчитывается как соотношение доходов самых богатых и самых бедных слоев население.
Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
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. Функция возвращает величину доверительного интервала. Соотношение нулей и единиц подбиралось так, чтобы коэффициент Джини имел определенное значение.
Как известно, ширина «классического» доверительного интервала уменьшается при увеличении объёма выборки.
Количественно уровень риска может быть рассчитан с помощью индекса Джинни, который показывает, какую долю площадь между кривой Лоренца и прямой абсолютного равенства составляет от площади треугольника под прямой абсолютного равенства. При этом индекс Джинни, равный нулю процентов, характеризует ситуацию абсолютного равенства - абсолютного отсутствия риска. В реальной жизни не существует абсолютного равенства, поэтому фактическое значение индекса Джинни всегда больше нуля и чем больше его значение разумеется в пределах ста процентов , тем выше неравенство в распределении потерь и тем выше уровень риска реализации планируемой бизнес-операции.
Метод целесообразности уместности затрат. В процессе анализа, исходя из условий конкретного инвестиционного проекта, происходит детализация указанных факторов и составляется контрольный перечень возможного повышения затрат по статьям для каждого варианта проекта или его элементов. Процесс финансирования разбивается на стадии, связанные с фазами реализации проекта. При этом необходимо также учитывать и дополнительную информацию о проекте, поступающую по мере его разработки.
Поэтапное выделение средств позволяет инвестору при первых признаках того, что риск вложения растет, или прекратить финансирование проекта, или же начать поиск мер, обеспечивающих снижение затрат. Метод целесообразности затрат позволяет определить критический объем производства или продаж, то есть нижний предельный размер выпуска продукции, при котором прибыль равна нулю. Производство продукции в объемах меньше критического приносит только убытки. Критический объем производства необходимо оценивать при освоении новой продукции и при сокращении выпуска продукции, вызванного падением спроса, сокращением поставок материалов и комплектующих изделий, заменой продукции на новую, ужесточением экологических требований и другими причинами.
Метод аналогий. Не менее распространенным при проведении качественной оценки инвестиционного риска является метод аналогий. Суть ого заключается в анализе всех имеющихся данных по не менее рискованным аналогичным проектам, изучении последствий воздействия на них неблагоприятных факторов с целью определения потенциального риска при реализации нового проекта. Метод аналогий обычно используется при анализе рисков нового проекта.
Проект рассматривается как «живой» организм, имеющий определенные стадии развития. Жизненный цикл проекта состоит из этапа разработки, этапа выведения на рынок, этапа роста, этапа зрелости и этапа упадка. Изучая жизненный цикл проекта, можно получить информацию о каждом этапе проекта, выделить причины нежелательных последствий, оценить степень риска. Однако на практике бывает довольно трудно собрать соответствующую информацию.
При анализе рискованности нового проекта строительства промышленного объекта полезными могут оказаться сведения о последствиях воздействия неблагоприятных факторов на другие столь же рискованные проекты.
Индекс Джини это процентный аналог коэффициента Джини. Эта статистическая модель была предложена и разработана итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини 1884—1965 и опубликована в 1912 году в его знаменитом труде «Вариативность и изменчивость признака» «Изменчивость и непостоянство».
В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. Применение коэффициента Джини в России началось в 1990-х годах — в это время, как и позднее период экономического роста в 2000-е годы , он демонстрировал низкую эгалитарность равенство российского общества [2]. Показатели коэффициента Джини в России за все время измерения 1991—2018 Содержание.
Экономисты показали: Китай обогнал США по уровню социального неравенства
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.
Немалое количество людей имеют небольшую или вообще не имеют собственности и, соответственно, или получают небольшой доход или не получают его вообще. А другие являются владельцами большего количества недвижимости, оборудования, акций и т. Риск, удача, неудача, доступ к ценной информации. Эти факторы также оказывают существенное влияние на распределение доходов.
Так, человек, склонный рисковать в хозяйственной деятельности, может получить больший доход, чем другие люди, которые не способны к риску. Удача также помогает получать больший доход, например, если какой-то человек найдет клад. Таким образом, по крайней мере, в силу названных причин равенство экономических возможностей соблюдается далеко не всегда. Бедные и богатые по-прежнему существуют даже в самых благополучных высокоразвитых странах. Все эти причины действуют в разных направлениях, увеличивая или уменьшая неравенство. Для того чтобы определить степень этого неравенства, экономисты используют различные показатели.
Кривая Лоренца — это графическое изображение функции распределения. В таком представлении она есть изображение функции распределения, в котором аккумулируются доли численности и доходов населения.
The Gini coefficient ranges from a minimum value of zero, when all individuals are equal, to a theoretical maximum of one in an infinite population in which every individual except one has a size of zero. It has been shown that the sample Gini coefficients defined above need to be multiplied by in order to become unbiased estimators for the population coefficients.
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. Если же площади будут максимально отличаться, то коэффициент неравенства составит 1. Это свидетельство полного дисбаланса между бедными и богатыми в обществе. Для детального расчета используют специальную формулу Брауна по которой можно рассчитать коэффициент Джини и составить рейтинг внутри страны, который распределен как по годам, так и по регионам на карте. После получения этих цифр можно сопоставить рейтинг разных стран. Актуальные показатели Коэффициент Джини рассчитывается и в России.
Кривая Лоренца и коэффициент Джинни
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.
В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло. Коэффициент Джини для стран мира Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, данные по которой представлены Всемирным Банком: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , в то время как многие из самых богатых Дания имеют одни из самых низких 28,8. 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.
Возникает необходимость управления кредитным риском. А значит, появляется задача улучшения модели рейтингования заемщиков. В качестве примера возьмем датасет с наблюдениями по количественным и качественным характеристикам заемщиков на протяжении экономического цикла и более, для которых проставлен признак дефолта. В таблице ниже представлен пример маркированных данных. Необходимо преобразовать качественные показатели.
Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным. Однако, в бизнесе не всегда важные показатели являются числовыми. Поэтому используют различные способы кодирования переменных. В данной задаче применили WOE-преобразование. Такой подход позволяет придать значимость признаку в формате числа WOE-вес и включить его в набор факторов для обучения модели прогнозирования. 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.
Используется в различных областях, включая экономику , социологию, исследования бедности и общественные науки. Устойчивость к масштабу. Коэффициент Джини устойчив к изменениям масштаба, что делает его применимым при сравнении обществ и групп людей различного размера. Помимо преимуществ у этого коэффициента выделяют и ряд недостатков: Ограниченность в оценке социальной защищенности.
Коэффициент Джини сконцентрирован на распределении доходов, что делает его менее чувствительным к составляющим социальной защищенности, таким как доступ к образованию и здравоохранению. Интерпретационные ограничения. Трудно однозначно интерпретировать, насколько конкретное значение коэффициента Джини является социально справедливым или несправедливым. Неучет разных источников дохода. Не учитывает различные источники дохода, такие как натуральные выплаты, премии в виде активов, что вносит искажения в оценку неравенства.
Чувствительность к выбору категорий. Результаты коэффициента Джини зависят от выбора категорий, на которые разбивается население для анализа, что создает потенциальные искажения. Ограничения в оценке социальной справедливости. Индекс Джини не является индикатором справедливости распределения богатства. Равномерное распределение не всегда означает справедливость, особенно в условиях рыночной экономики.
Влияние нерыночных экономик. Могут возникнуть искажения в оценке неравенства в странах с нерыночной экономикой, где государство играет ключевую роль в распределении ресурсов. В заключение подчеркнем, коэффициент Джини является показательным инструментом для анализа неравенства, но для полного понимания социально-экономической динамики рекомендуется использовать его в сочетании с другими показателями. Понимая, как распределены доходы в обществе, внутри страны и по миру, где концентрируется богатство и доходы, вы сможете понять, куда лучше инвестировать и где риски выше. Это не только помогает оптимизировать портфель инвестиций, но и служит важным инструментом для формирования глубокого понимания социально-экономической динамики в мировой экономике.
Увеличение разрыва между городом и сельской местностью Неравенство доходов также проявляется в разрыве между городом и сельской местностью. В городах доходы обычно выше, чем в сельской местности, что приводит к увеличению разрыва между этими регионами. Это связано с различиями в доступе к образованию, здравоохранению, инфраструктуре и другим ресурсам. Влияние социальных и экономических факторов Неравенство доходов в России также зависит от различных социальных и экономических факторов. Например, образование, профессия, возраст, пол и другие факторы могут влиять на доходы людей. Также важную роль играют налоговая политика, социальные программы и другие государственные меры, направленные на снижение неравенства. В целом, тенденции неравенства доходов в России указывают на необходимость принятия мер для снижения разрыва между богатыми и бедными слоями населения.
Это может включать в себя улучшение доступа к образованию и здравоохранению, создание равных возможностей для всех граждан, реформу налоговой системы и другие меры, направленные на создание более справедливого общества. Факторы, влияющие на неравенство доходов в России Неравенство доходов в России обусловлено множеством факторов, которые влияют на распределение доходов между различными слоями населения. Ниже приведены некоторые из основных факторов, которые оказывают влияние на неравенство доходов в России: Различия в заработной плате Одним из основных факторов, влияющих на неравенство доходов, являются различия в заработной плате. В России существует значительное различие в заработной плате между разными профессиями и отраслями экономики. Некоторые профессии, такие как финансовые специалисты и менеджеры, получают значительно более высокую заработную плату, чем рабочие в сфере обслуживания или сельском хозяйстве. Образование и квалификация Уровень образования и квалификация также оказывают существенное влияние на неравенство доходов. Люди с высшим образованием и специализированными навыками обычно имеют больше возможностей для получения высокооплачиваемой работы и, следовательно, зарабатывают больше.
В то же время, люди с низким уровнем образования и ограниченными навыками часто оказываются на низкооплачиваемых работах и имеют меньше возможностей для повышения своего дохода. Региональные различия Россия — это огромная страна с различными регионами, и неравенство доходов может существенно различаться в разных частях страны. Некоторые регионы, такие как Москва и Санкт-Петербург, имеют более высокий уровень доходов и лучшие возможности для работы и развития, в то время как другие регионы, особенно сельская местность и отдаленные районы, могут страдать от низкого уровня доходов и ограниченных возможностей. Неравенство в собственности и бизнесе Неравенство доходов также связано с неравенством в собственности и бизнесе. Богатые люди и предприниматели имеют больше возможностей для создания и развития своего бизнеса, что позволяет им зарабатывать больше денег. В то же время, люди без собственности или с ограниченными возможностями для предпринимательства могут оказаться в более уязвимом положении и иметь меньше возможностей для улучшения своего дохода. Социальные и политические факторы Социальные и политические факторы также могут оказывать влияние на неравенство доходов.
Например, наличие социальных программ и государственной поддержки может помочь снизить неравенство доходов, предоставляя бедным и уязвимым группам населения доступ к основным услугам и возможностям. В то же время, политические реформы и изменения в экономической политике могут также влиять на неравенство доходов, создавая новые возможности или ограничивая доступ к ресурсам и возможностям.
Росстат: в РФ сокращается неравенство между бедными и богатыми
В начале второго года эксперимента показатели социального неравенства среди горожан, такие как коэффициент Джинни и децильный коэффициент, приняли нулевое значение. Коэффициент Джини открывает глаза и показывает социально-финансовые диспропорции внутри страны и по миру. Коэффициент Джинни (универсальный показатель неравенства доходов граждан, их концентрации, где 0 – абсолютное равенство, а 1 – абсолютное неравенство) вырос в 2023 г. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат.
Небывалым ростом качества жизни закончился эксперимент по отмене прав собственности в Китае
В статье были рассмотрены коэффициент Джинни и коэффициент фондов (квинтильный) по Республике Башкортостан. Кривая Лоренца, коэффициент Джинни, коэффициент фондов. А коэффициент джинни у них выше, чем в рф. Коэффициент Джинни (универсальный показатель неравенства доходов граждан, их концентрации, где 0 – абсолютное равенство, а 1 – абсолютное неравенство) вырос в 2023 г. Обнуление признака означает приравнивание коэффициента перед ним к нулю, тогда как полезные признаки получают положительные коэффициенты. Хочешь в этом году выиграть олимпиаду? На онлайн-курсе Экономического Олимпа ты сможешь углубить свои знания и прорешать много авторских задач!Подробности по.