Рассчитав коэффициент Джини для отраслей экономики в 2013 году и сравнив эти значения с показателями 2015 года, мы увидим, как повлиял кризис на дифференциацию заработных плат в той или иной сфере. В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. Коэффициент Джини открывает глаза и показывает социально-финансовые диспропорции внутри страны и по миру. 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. Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране.
Коэффициент Джини
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. "РГ"), подготовленный Росстатом, также демонстрирует снижение неравенства. 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 открывает глаза и показывает социально-финансовые диспропорции внутри страны и по миру.
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
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. Анонимность — одно из главных преимуществ коэффициента Джини.
Источник: Getty Images В 2015 году Греция, Таиланд, Израиль и Великобритания оказались неравны в равной степени, то есть все четыре страны имели одинаковый коэффициент Джини — общий показатель неравенства доходов. Коэффициент Джини, равный 1 единице , означает, что в обществе наблюдается абсолютное неравенство, в то время как 0 ноль означает полное равенство. В действительности население любой страны или региона в каждый конкретный момент находится где-то между этими показателями.
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.
Расчёт коэффициента Джини базируется на кривой Лоренца — для её построения требуется частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака.
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.
Неравенство и бедность
А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. 10%, 30% населения, коэффициент Джини для распределения богатства) Россия опережает любую другую крупную страну. Помимо Коэффициента Джини и Децильного коэффициента, народ постоянно пытается придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы, так или иначе, отражали неравенство.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
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. 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.
Тогда, как богатые имеют тенденцию наращивать свои капиталы. Так образуется специфическая «ловушка бедности», которая не позволяет обществу полноценно развиваться. Передовые страны, которые входят в рейтинги самых лучших по разным показателям, стараются устранить это негативное явление.
Так, например, в Норвегии, за последние 15 лет коэффициент Джини стремится вниз — он уменьшился с 0,4 до 0,2, то есть в 2 раза. Обобщая, в случае этой скандинавской страны можно утверждать, что количество бедных здесь снизилось вдвое. И такая картина наблюдается во многих развитых странах.
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.
Раньше в России прожиточный минимум привязывался к продуктовой потребительской корзине. Теперь в него закладывают ещё товары длительного пользования и услуги.
На начало 2019 года прожиточный минимум в России — 10 тысяч рублей. Вот как он изменялся с 2013 года: 32 На душу населения в тыс. И это явственно ощущается многими. Россияне в целом не согласны с расчётами Росстата — люди относят к бедным тех, чей месячный доход на человека меньше 15 500 рублей.
Минимальный доход, по их мнению, зависит от размера населенного пункта: 32 На душу населения в тыс. Это 43 млн человек. В России количество бедных различается по регионам. Оценить уровень жизни человека можно и по расходам на питание.
Чем они меньше, тем больше остаётся свободных средств на образование, инвестиции или организацию бизнеса. Исследователи Государственного университета Вашингтона посчитали, какой процент дохода люди расходуют на еду в мире: Рис. Доля трат на продукты по странам мира. Деньги притягивают деньги, поэтому, как ни грустно это звучит, то, где мы окажемся в будущем, зависит от стартовых условий, которые были у нас в прошлом.
За 2018 год самые крупные состояния увеличились на 900 млрд долларов, то есть богатейшие люди планеты ежедневно зарабатывали 2,5 млрд долларов. Количество миллиардеров тоже выросло, и сегодня их больше двух тысяч человек. Количество миллиардеров по странам мира. Сегодня в мире 3,8 млрд бедных людей.
Их общее состояние равно богатству 26 миллиардеров. Богатые увеличивают состояние намного быстрее, потому что его рост зависит от размера капитала. Они внесли 500 тысяч и миллион рублей соответственно. Через 10 лет у одного будет 900 тысяч, а другого 1,8 млн.
Преимущества коэффициента Джини Позволяет сравнивать распределение признака в совокупностях с различным числом единиц например, регионы с разной численностью населения. 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.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Тогда, как богатые имеют тенденцию наращивать свои капиталы. Так образуется специфическая «ловушка бедности», которая не позволяет обществу полноценно развиваться. Передовые страны, которые входят в рейтинги самых лучших по разным показателям, стараются устранить это негативное явление. Так, например, в Норвегии, за последние 15 лет коэффициент Джини стремится вниз — он уменьшился с 0,4 до 0,2, то есть в 2 раза. Обобщая, в случае этой скандинавской страны можно утверждать, что количество бедных здесь снизилось вдвое. И такая картина наблюдается во многих развитых странах. 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.
Попробую на пальцах объяснить. 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.
Это не хорошо и не плохо. Это просто факт. Но если ты чётко его осознаешь — это будет очень хорошо. Всё очень просто. Богатые используют деньги в качестве инструмента обогащения. У бедных же денег нет, и большинство из них тонут в болоте кредитов, из-за чего они становятся ещё беднее. Тут, конечно, нужен пример. Смотри, допустим есть 5 человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей Иван Иванов капитал 2 000 рублей Средняк Средняков капитал 20 000 рублей Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей Вагит Алекперов капитал 200 000 000 000 рублей Прошёл год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, перебивались мелкими подработками, мелкими кражами и потребительскими кредитами. В итоге, Вася должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняк Средняков как работал, так и работает. Зарплату ему увеличили на сумму инфляции и теперь в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. Учитывая инфляцию, он остался на том же уровне благосостояния, в отличие от Васька и Ванька, влезших в кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свои капиталы в акции и ETF. Оба получили хорошую доходность. Игорь получил больше в процентах на капитал. Из этого примера видно, насколько тяжело бедным не стать беднее, и насколько просто богатому стать богаче. Даже ничего не делая, получая мизерный процент на многомиллиардный капитал, ты всё равно за отрезок времени разбогатеешь на большую сумму, чем человек с миллионом, организовавший суперприбыльный бизнес, и работающий как белка в колесе. В данном примере есть ещё один показательный персонаж — Средняк Средняков.
При этом планы по увеличению МРОТ позволяют сделать прогноз, что число бедных людей в России будет сокращаться и дальше, отмечает эксперт. Максимальный уровень неравенства наблюдался в 2010 году. Де-факто это итог быстрых темпов обогащения ряда людей в 1990-е и 2000-е годы В то же время Аникин отмечает, что необходимо обращать внимание на экстремальный разрыв зарплат между топ-менеджментом и самыми низкооплачиваемыми работниками компаний, который способен демотивировать сотрудников. Институт политических исследований посчитал, что разрыв зарплат руководителей самых низкооплачиваемых работников в США составляет 670 раз. При этом стремительный рост пришелся на пять лет - с 1995 по 2000 год, когда разрыв увеличился со 118 раз до 371 раза. В России наибольший рост разрыва зарплат пришелся примерно на тот же период - 1991-1994годы, когда страна перешла на рыночную модель экономики, отмечает доктор экономических наук директор Института психолого-экономических исследований Александр Неверов. Одна из причин этого явления - институты, которые позволяют богатым людям наращивать свои доходы. К плюсам такой системы можно отнести появление "компаний-единорогов" с миллиардными оборотами, таких как Apple, Google, Microsoft, Amazon, рассказывает Аникин. Но оборотной стороной становится экстремальное неравенство, когда доход руководителя компании в сотни раз отличается от зарплаты его самого низкооплачиваемого подчиненного. Экстремальное неравенство наносит серьезный урон экономике, констатирует Аникин.
Коэффициент джини в России
| Коэффициент джини в России | 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. |
| Telegram: Contact @newsturkru | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. |
Коэффициент джини в России
| Коэффициент Джини - индекс концентрации доходов — Тюлягин | Страны ближнего востока и северной Африки: Коэффициент Джини. |
| РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | 29.02.2024 | Крым.Ньюз | В России по итогам 2023 года вырос показатель доходного неравенства среди граждан, так называемый "коэффициент Джини". |
| Вы точно человек? | В России по итогам 2023 года вырос показатель доходного неравенства среди граждан, так называемый "коэффициент Джини". |
| Как сравнить результаты моделей с использованием индекса Джини и кривой Лоренца | К 1912 году итальянский статистик Коррадо Джини разработал алгебраическую интерпретацию кривой Лоренца: коэффициент, призванный указывать, насколько неравным является экономическое распределение. |
| Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс? | Коэффициент концентрации доходов, или индекс Джини, может быть рассчитан и с помощью других методик. |
Коэффициент Джини
Коэффициент Джини – это количественный показатель, показывающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. Индекс Джини или коэффициент Джини — это статистическая мера распределения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Коэффициент Джини равен площади под линией совершенного равенства (0,5 по определению) минус площадь под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией совершенного равенства. 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. Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР. 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).
Вы точно человек?
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. показателе расслоения общества. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Коэффициент Джини имеет числовое значение от 0 до 1, где ноль означает полное равенство, то есть все люди получают одинаково. 10%, 30% населения, коэффициент Джини для распределения богатства) Россия опережает любую другую крупную страну.
В России зафиксирован рост доходного неравенства
Индивид сначала вообще не платит налогов, а потом, после превышения налогонеоблагаемого минимума, начинает платить налог по одинаковой ставке. У регрессивных налогов средняя ставка падает с ростом дохода, а значит, предельная ставка налога оказывается ниже средней. Примеры регрессивных налогов: акцизы - поскольку человек оплачивает их при покупке товара вне зависимости от его дохода. Например, от 10 до 30 рублей в стоимости каждой пачки сигарет составляют акцизные сборы, и человек оплачивает их вне зависимости от величины дохода при покупке каждой пачки сигарет. Таким образом, для бедняка этот налог составляет существенную часть его дохода, а для миллионера он будет несущественным. Другие примеры регрессивных налогов — это любые фиксированные налоги и пошлины.
Например, в РФ человек вынужден заплатить фиксированную пошлину в размере около 1000 рублей при регистрации номерного знака автомобиля. Данный вид налога является регрессивным, поскольку пошлина оставляет большую часть дохода для бедного человека, и меньшую часть дохода для богатого человека. Какой из данных видов налогов является более справедливым? Популярной является точка зрения, что прогрессивные налоги являются более справедливыми, а регрессивные менее справедливыми. Но эта точка зрения ошибочна.
Как мы показали раньше, все зависит от того, в рамках какой системы моральных ценностей мы будем говорить о справедливости. Рассмотрим простой пример. Налоговая шкала является регрессивной — средняя ставка падает при росте дохода. Но является ли она несправедливой? Посчитаем сумму налога, уплаченную каждым индивидом.
В результате индивид, зарабатывающий больше, платит и большую сумму налога. И в чем же здесь несправедливость? Для оценки справедливости налоговой системы выделяются следующие постулаты: Принцип получаемых выгод: индивиды должны платить налоги в соответствии с выгодой, которую они извлекают из услуг государства. На этом принципе может быть основана идея, что богатые люди должны платить больше налогов, чем бедные. Поскольку государство является предоставителем общественных благ и гарантом прав собственности, богатые люди извлекают больше выгод от государства, чем бедные, потому что у них есть больше собственности.
Также этот принцип оправдывает идею программ по борьбе с бедностью за счет богатых. Все мы хотим жить в обществе, которое не испытывает революций и социальных потрясений из-за неприемлемого уровня жизни беднейших слоев населения. Поэтому идея помощи бедным за счет богатых кажется оправданной. Принципы платежеспособности: горизонтальная справедливость и вертикальная справедливость. Горизонтальная справедливость означает, что индивиды с одинаковыми доходами должны платить одинаковые налоги.
Вертикальная справедливость означает, что индивиды с более высокими доходами должны платить более высокие налоги. Как мы увидели из примера выше, этим принципам может соответствовать не только прогрессивная система налогообложения, но и регрессивная. В зависимости от того, каким образом налоги собираются в государственный бюджет, различают прямые и косвенные налоги. Прямые налоги — это налоги, которые уплачивает тот, кто является носителем налога. Например, налог на прибыль является прямым налогом, потому что его оплачивает фирма, которая получает эту прибыль.
Подоходный налог является прямым налогом, поскольку его уплачивает индивид, который получает налогооблагаемый доход. Косвенные налоги — это налоги, которые уплачивает тот, кто не является носителем налога.
Интересная статистика и данные из разных областей Измерение неравенства: что такое коэффициент Джини? Коэффициент Джини является наиболее распространённым показателем неравенства. Но что он на самом деле измеряет? И чем он отличается от других показателей неравенства? Коэффициент Джини, или индекс Джини, является наиболее распространённым показателем неравенства. 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.
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. По последним данным , Россия занимает примерно среднее значение по этому показателю среди стран мира.
Первым шагом является получение результата двух моделей в предикации. 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.