Индекс Джини или коэффициент Джини — это статистическая мера распределения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. 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 определяется как отношение площади фигуры, расположенной под кривой Лоренца, к площади треугольника ODC. Коэффициент Джини (Gini coefficient) – количественный показатель, отражающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини.
Неравенство и бедность
Там, где высокий уровень неравенства, мы можем ожидать большой разрыв Однако, если измерять этот показатель в абсолютном выражении, он также будет зависеть от богатства населения в целом. Если даже самые обеспеченные представители населения имеют низкий доход, то абсолютный разрыв между доходами людей будет маленьким. Для простоты представим, что всё население состоит из тех двух человек, встретившихся на улице. Все доходы принадлежат одному человеку, а остальные вовсе не имеют дохода — коэффициент Джини равен 1 Наименьшее возможное значение среднего разрыва, то есть 0 — ситуация абсолютного равенства.
Доходы всех людей равны — коэффициент Джини равен 0 Метод 2: Разрыв между «кривой Лоренца» и «линией идеального равенства» Слева указана доля дохода, получаемая каждой пятой частью гипотетического населения. Справа — суммарные доходы всех групп населения. Это показано на графике как «линия равенства» Но среди населения, представленного на нашей диаграмме, доходы распределяются неравномерно.
Площадь A, как и коэффициент Джини, будет равна 0. Если один человек получает все доходы, а остальные не имеют никакого, «кривая Лоренца» совпадает с осью X — общие доходы будут сконцентрированы в конце графика.
Эта отметка установлена 18 апреля 2012.
Недостатки коэффициента Джини Довольно часто коэффициент Джини приводится без описания группировки совокупности, то есть часто отсутствует информация о том, на какие же именно квантили поделена совокупность. 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 определенной локации страны, региона и т.
Метод кривой Лоренца и коэффициента Джини в деле исследования неравномерности распределения доходов среди населения имеет дело только с денежными доходами, меж тем некоторым работникам заработную плату выдают в виде продуктов питания и т. Различия в методах сбора статистических данных для вычисления коэффициента Джини приводят к затруднениям или даже невозможности в сопоставлении полученных коэффициентов.
В каждой деревне суммарный годовой доход населения 100 рублей. В первой деревне все жители зарабатывают одинаково — 10 рублей в год, во второй деревне распределение дохода иное: 3 человека зарабатывают по 5 рублей, 4 человека — по 10 рублей и 3 человека по 15 рублей. И в третьей деревне 7 человек получают 1 рубль в год, 1 человек — 10 рублей, 1 человек — 33 рубля и один человек — 50 рублей. Для каждой деревни рассчитаем коэффициент Джини и построим кривую Лоренца.
Представим исходные данные по деревням в виде таблицы и сразу рассчитаем и для наглядности: Код на Python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib. Ещё один немаловажный момент. Давайте мысленно закрепим концы кривой в точках и и начнем изменять её форму. Вполне очевидно, что площадь фигуры не изменится, но тем самым мы переводим членов общества из «среднего класса» в бедные или богатые при этом не меняя соотношения доходов между классами. Возьмем для примера десять человек со следующим доходом: Теперь к человеку с доходом «20» применим метод Шарикова «Отобрать и поделить! В этом случае коэффициент Джини не изменится и останется равным 0,772, мы просто притянули «закрепленную» кривую Лоренца к оси абсцисс и изменили её форму: Давайте остановимся на ещё одном важном моменте: рассчитывая коэффициент Джини, мы никак не классифицируем людей на бедных и богатых, он никак не зависит от того, кого мы сочтем нищим или олигархом.
Но предположим, что перед нами встала такая задача, для этого в зависимости от того, что мы хотим получить, какие у нас цели, нам необходимо будет задать порог дохода четко разделяющий людей на бедных и богатых. Если вы увидели в этом аналогию с Threshold из задач бинарной классификации, то нам пора переходить к машинному обучению. Машинное обучение 1.
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. Нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально. 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.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
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. 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. Самым распространенным показателем измерения уровня экономического неравенства коэффициент является коэффициент Джини. Коэффициент Джини (Gini coefficient) – количественный показатель, отражающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel. 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.
Вы точно человек?
Экономика В первом полугодии 2023 г. Ведомство оценивает показатель по так называемым квантилям - группам по доходам всего их пять. Отдельное значение — коэффициент Джини — показывает индекс концентрации доходов. Значение может варьироваться от 0 до 1, и чем ближе оно к верхнему порогу, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп. За год показатель вырос с 0,400 до 0,405. Статведомство также распределяет население по величине среднедушевых денежных доходов. До 7 000 руб. Напряженность на рынке труда Рост заработных плат связан с кадровым голодом, уверена профессор кафедры государственных и муниципальных финансов РЭУ им.
Существуют следующие виды занятости... Предельные издержки также маржинальные издержки англ. Модель Харрода — Домара англ. Harrod—Domar model — неокейнсианская модель экономического роста, объясняющая рост экономики при условии постоянства коэффициентов капиталоёмкости и склонности к сбережению в долгосрочном периоде. В модели были впервые интегрированы процессы мультипликации и акселерации. Модель объединила работы Роя Ф. Харрода, впервые предложившего свою модель гарантированного роста в 1939 году, и Евсея Домара, который в 1946 году расширил условия краткосрочного кейнсианского равновесия... Конвергенция в экономике эффект наверстывания — гипотеза, что более бедные страны с низкими доходами на душу населения будут иметь более высокие темпы экономического роста, чем богатые страны. В результате доход на душу населения всех экономик должен в конечном итоге сойтись. Развивающиеся страны имеют потенциал к росту более высокими темпами, чем развитые страны, поскольку убывание доходности факторов производства в частности, капитала меньше, чем в богатых странах. Кроме того, более бедные... ВВП в расчёте на душу населения определяет уровень экономического развития государства. Все показатели для сопоставимости выражаются в единой валюте — доллар США. Пересчёты из национальных валют в доллары выполняются по рыночным обменным курсам валют. ROI от англ. ROI обычно выражается в процентах, реже — в виде дроби. Этот показатель может также иметь следующие названия: прибыль на инвестированный капитал, прибыль на инвестиции, возврат, доходность инвестированного капитала, норма доходности. Подробнее: Окупаемость инвестиций Паритет покупательной способности англ. Согласно теории о паритете покупательной способности, на одну и ту же сумму денег, пересчитанную по текущему курсу в национальные валюты, в разных странах мира можно приобрести одно и то же количество товаров и услуг при отсутствии транспортных издержек и ограничений... Жёсткость — способность экономических величин сопротивляться изменениям. Например, часто говорят, что номинальные зарплаты жестки в краткосрочном периоде. Рыночные силы могут уменьшать реальную стоимость труда в промышленности, но номинальные зарплаты будут стремиться оставаться на предыдущем уровне в краткосрочном периоде. Это может обосновываться институциональными факторами, такими как ценовое регулирование, обязанность исполнять контракты, профсоюзы, человеческая настойчивость или нужда, личная... Модель пересекающихся перекрывающихся поколений модель Самуэльсона — Даймонда, англ. Функция потребления — функция, описывающая взаимосвязь между потреблением и располагаемым доходом. Закон убывающей доходности или Закон убывающей отдачи — экономический закон, гласящий, что увеличение одного из факторов производства земля, труд, капитал сверх определённых значений обеспечивает прирост дохода результата на всё меньшую величину, то есть темп увеличения дохода результата меньше темпа увеличения производственного фактора. Эластичность спроса по доходу англ. Income elasticity of demand — показатель процентного изменения спроса на какой-либо товар в результате изменения дохода потребителя.
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. 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.
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».
Коэффициент Джини: формула неравенства
Коэффициент концентрации Джини (G) используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]. «Коэффициент Джини – это показатель степени неравенства в доходах, который принимает значения от 0 до 1, где 0 – абсолютное равенство и 1 – абсолютное неравенство». По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом. Коэффициент Джини открывает глаза и показывает социально-финансовые диспропорции внутри страны и по миру. World Development Indicators (WDI) is the primary World Bank collection of development indicators, compiled from officially recognized international sources. It presents the most current and accurate global development data available, and includes national, regional and global estimates. [Note: Even.
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
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. 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. Метод кривой Лоренца и коэффициента Джини в деле исследования неравномерности распределения доходов среди населения имеет дело только с денежными доходами, меж тем некоторым работникам заработную плату выдают в виде продуктов питания и т.
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.
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. 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.
Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини.
Поскольку индекс Джини пытается разделить двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до одного числа, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В повседневных терминах это было бы похоже на описание содержимого фотографии только по ее длине вдоль одного края или простому среднему значению яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами внутри распределения, например распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом ключе понимание демографии может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини. Например, большая часть пенсионеров повышает индекс Джини. Резюме Индекс Джини - это показатель распределения доходов населения.
Более высокий индекс Джини указывает на большее неравенство, когда люди с высоким доходом получают гораздо больший процент от общего дохода населения. Из-за данных и других ограничений индекс Джини может завышать неравенство доходов и может скрывать важную информацию о распределении доходов. А на этом сегодня все про коэффициент индекс Джини. Надеюсь статья оказалась для вас полезной. Делитесь статьей в социальных сетях и мессенджерах и добавляйте сайт в закладки. Успехов и до новых встреч на страницах проекта Тюлягин!
Как рассчитать коэффициент Джини в Excel (с примером)
Коэффициент Джини – это количественный показатель, показывающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. Коэффициент Джини показывает расстояние между распределениями целевых значений и тех, что показывает модель. Далее мы покажем, что Коэффициент Джини является абсолютно точной алгебраической интерпретацией Кривой Лоренца, а она в свою очередь является его графическим отображением. Основным преимуществом коэффициента Джини является то, что он является показателем неравенства, рассчитанного посредством анализа коэффициентов, а не переменной. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. В России по итогам 2023 года вырос показатель доходного неравенства среди граждан, так называемый "коэффициент Джини".
Задача №77. Расчёт коэффициента Джини
Насколько равномерно происходил рост богатства швейцарцев показывает так называемый «коэффициент Джини» (Gini-Koeffizienten). 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. 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. К 1912 году итальянский статистик Коррадо Джини разработал алгебраическую интерпретацию кривой Лоренца: коэффициент, призванный указывать, насколько неравным является экономическое распределение. По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом.