Индекс Джини – это то же самое, что и коэффициент Джини, только переведенное в проценты. В 2022 году индекс Джини в России впервые с 2002 года опустился ниже 0,4. Показатель по итогам 2023 года остается ниже, в частности, значений, зафиксированных в 2020-м (0,406) и 2021 году (0,409). Коэффициент Джини (индекс Джини) — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку (к примеру, по уровню годового дохода — наиболее частое применение. Индекс Джини, количественное представление кривой Лоренца страны. Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента.
Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат
Индекс Джини – это то же самое, что и коэффициент Джини, только переведенное в проценты. Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года).
Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат
Ниже представлен список стран по показателям неравенства доходов, включая коэффициент Джини, по данным Организации Объединённых Наций (ООН). Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства). Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality
Оптимальным показателем индекса Джини для стран является значение от 0,25 до 0,26. В рейтинге стран по индексу Джини на 2023 год, шестое место занимает страна с самым высоким уровнем неравенства. 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 available from 1963 to 2022. Below is a chart for all countries where data are available. Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. Иногда используется процентное представление этого коэффициента, называемое индексом Джини (значение варьируется от 0% до 100%). 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.
Индекс Джини
Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). Graph and download economic data for GINI Index for the United States (SIPOVGINIUSA) from 1963 to 2021 about gini, indexes, and USA. It was developed by statistician and sociologist Corrado Gini. The Gini coefficient measures the inequality among values of a frequency distribution, such as levels of income. A Gini coefficient of 0 reflects perfect equality, where all income or wealth values are the same, while a Gini coefficient of 1.
Индекс революций
Какой рейтинг по индексу Джини ожидается в 2023 году? Прогнозы рейтинга стран по индексу Джини на 2023 год еще не опубликованы, так как рейтинг обычно рассчитывается на основе данных за предыдущие годы. Придется подождать соответствующего исследования или анализа экспертов, чтобы узнать ожидаемый рейтинг в 2023 году. Какие страны считаются с наиболее высоким уровнем неравенства по индексу Джини? Страны с наиболее высоким уровнем неравенства по индексу Джини обычно включают в себя Гватемалу, Южную Африку, Намибию, Свазиленд и Лесото. В этих странах распределение доходов сильно неравномерно, что приводит к большим различиям в уровне жизни населения.
Как влияет индекс Джини на экономику? Высокий уровень индекса Джини говорит о большом неравенстве в распределении доходов в стране, что может иметь отрицательное влияние на экономику. При высоком уровне неравенства возможны социальные конфликты, низкая социальная мобильность, укрепление монополий и ограничение экономического роста.
Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации. Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу и являющейся линией равномерного распределения. Чем сильнее концентрация изучаемого признака, тем заметнее кривая Лоренца отклоняется вниз от линии равномерного распределения, и наоборот, чем слабее концентрация, тем ближе будет кривая к прямой. Степень концентрации определяется площадью фигуры А, ограниченной линией равномерного распределения и кривой Лоренца.
Экономика Экономика Что такое индекс Джини? Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения. Разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году, он часто служит индикатором экономического неравенства ,. Значения выше 1 теоретически возможны из-за отрицательного дохода или богатства. Понимание индекса Джини Страна, в которой все жители имеют одинаковый доход, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 0. И наоборот, страна, в которой один житель получает весь доход, а все остальные ничего не зарабатывают, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 1. Тот же анализ можно применить к распределению богатства «коэффициент Джини богатства» , но поскольку богатство измерить труднее, чем доход, коэффициенты Джини обычно относятся к доходу и появляются просто как «коэффициент Джини» или «индекс Джини», без указав, что они относятся к доходам. Коэффициент Джини для богатства, как правило, намного выше, чем для дохода. Коэффициент Джини является важным инструментом для анализа распределения дохода или богатства в стране или регионе, но его не следует путать с абсолютным измерением дохода или богатства. Страна с высоким доходом и страна с низким доходом могут иметь одинаковый коэффициент Джини, если доходы распределяются одинаково внутри каждой из них: например, в Турции и США коэффициент Джини дохода составляет около 0,39—0,40, согласно Организация экономического сотрудничества и развития ОЭСР ,. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представляется графически в виде кривой Лоренца ,. Коэффициент Джини равен площади под линией совершенного равенства 0,5 по определению минус площадь под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией совершенного равенства. Другими словами, это удвоенная площадь между кривой Лоренца и линией идеального равенства. Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2.
Белиз с населением всего 387 890 человек является одной из наименее населенных стран Центральной Америки. Благодаря живописному прибрежному региону в Белизе, жизненно важным источником дохода страны является туризм. Страна также экспортирует сельскохозяйственную продукцию, а также нефть и нефть. Основная проблема страны - незаконный оборот наркотиков и финансовые преступления, такие как отмывание денег. В результате незаконных операций в Белизе, это одна из стран в черном списке США. Белиз имеет наиболее неравное распределение ресурсов, занимая девятое место в списке стран с неравным распределением доходов. Индекс Джини составляет 53, 3. Свазиленд Свазиленд является независимым государством в южном регионе Африки. Он считается развивающейся нацией. Свазиленд зависит от сельского хозяйства, большая часть населения работает на фермах. В стране также процветающий производственный сектор. В последние годы в стране наблюдается замедление экономического роста из-за продолжительной засухи, плохого сельскохозяйственного производства и чрезмерных государственных расходов. Свазиленд входит в число стран с наиболее неравным распределением доходов. В списке стран с неравным распределением доходов Свазиленд занимает десятое место. Индекс Джини составляет 51, 5. Неравное распределение доходов между африканскими и карибскими странами Хотя в большинстве стран распределение национального дохода неравномерно, оно наиболее неравномерно среди африканских и карибских стран. Большинство этих стран наделено богатыми природными ресурсами, такими как нефть, газ, полезные ископаемые и живая природа. Однако эти страны страдают от плохого руководства, высокого уровня коррупции и политической нестабильности.
Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире
Индекс Джини, количественное представление кривой Лоренца страны. Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. DEFINITION: Gini index measures the extent to which the distribution of income (or, in some cases, consumption expenditure) among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received. Индекс Джини высчитывается от 0 до 1. Чем выше. Ещё в 1980-м году индекс Джини в Китае был около 30.
Yahoo Finance
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. В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , тогда как многие из самых богатых стран Дания имеют одни из самых низких 28,8.
Однако взаимосвязь между неравенством доходов и 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, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко увеличилось. Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени.
Источник: Моатсос и Батен. Недостатки Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране.
Неформальная экономическая деятельность, как правило, составляет большую часть истинного экономического производства в развивающихся странах и находится на нижнем уровне распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеренных доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов. Получить точные данные о богатстве еще труднее из-за популярности налоговых убежищ. Коэффициент Джини Gini coefficient — метрика качества, которая часто используется при оценке предсказательных моделей в задачах бинарной классификации в условиях сильной несбалансированности классов целевой переменной.
Именно она широко применяется в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. Для полного понимания этой метрики нам для начала необходимо окунуться в экономику и разобраться, для чего она используется там. Экономика Коэффициент Джини изменяется от 0 до 1. Чем больше его значение отклоняется от нуля и приближается к единице, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп населения и тем выше уровень общественного неравенства в государстве, и наоборот.
В экономике существует несколько способов рассчитать этот коэффициент, мы остановимся на формуле Брауна предварительно необходимо создать вариационный ряд — отранжировать население по доходам : где — число жителей, — кумулятивная доля населения, — кумулятивная доля дохода для Давайте разберем вышеописанное на игрушечном примере, чтобы интуитивно понять смысл этой статистики. Предположим, есть три деревни, в каждой из которых проживает 10 жителей. 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: Мы показали, что наряду с алгебраическими методами, одним из способов вычисления коэффициента Джини является геометрический — вычисление доли площади между кривой Лоренца и линией абсолютного равенства доходов от общей площади под прямой абсолютного равенства доходов. 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. Общее понимание Сразу стоит заметить, что, придя в машинное обучение, коэффициент Джини сильно изменился: он рассчитывается по-другому и имеет другой смысл.
Основная проблема страны - незаконный оборот наркотиков и финансовые преступления, такие как отмывание денег. В результате незаконных операций в Белизе, это одна из стран в черном списке США. Белиз имеет наиболее неравное распределение ресурсов, занимая девятое место в списке стран с неравным распределением доходов. Индекс Джини составляет 53, 3. Свазиленд Свазиленд является независимым государством в южном регионе Африки.
Он считается развивающейся нацией. Свазиленд зависит от сельского хозяйства, большая часть населения работает на фермах. В стране также процветающий производственный сектор. В последние годы в стране наблюдается замедление экономического роста из-за продолжительной засухи, плохого сельскохозяйственного производства и чрезмерных государственных расходов. Свазиленд входит в число стран с наиболее неравным распределением доходов.
В списке стран с неравным распределением доходов Свазиленд занимает десятое место. Индекс Джини составляет 51, 5. Неравное распределение доходов между африканскими и карибскими странами Хотя в большинстве стран распределение национального дохода неравномерно, оно наиболее неравномерно среди африканских и карибских стран. Большинство этих стран наделено богатыми природными ресурсами, такими как нефть, газ, полезные ископаемые и живая природа. Однако эти страны страдают от плохого руководства, высокого уровня коррупции и политической нестабильности.
В результате ресурсы в этих странах распределены неравномерно. Самые неравные страны мира.
Это может иметь серьезные социальные и экономические последствия, такие как увеличение бедности, социальная напряженность и неприемлемое ущемление прав всех членов общества. Индекс Джини является важным инструментом для оценки социальной справедливости и экономического развития, а также для разработки правильных политических мер, направленных на снижение неравенства в обществе. Методика расчета индекса джини Расчет индекса джини основывается на лоренц-кривой, которая представляет собой график, отображающий неравномерное распределение доходов. Для расчета индекса необходимо знать, какую долю дохода получает каждая десятая часть населения.
Для расчета этой площади необходимо вычислить площади треугольников, образованных точками лоренц-кривой и прямой равномерного распределения доходов, а также площадь между этими треугольниками. Полученное значение индекса джини может принимать значения от 0 до 1. Если он равен 0, это означает, что в стране достигнуто абсолютное равенство доходов, а если равен 1, то имеет место полное неравенство. Учет индекса джини особенно важен для анализа социальной справедливости и определения эффективности социальных программ и политик, направленных на уменьшение неравенства доходов в стране. Влияние неравенства на экономику и общество Высокий уровень неравенства доходов и богатства может иметь серьезные последствия для экономики и общества. Вот несколько основных способов, которыми неравенство влияет на развитие страны: Ограничение экономического роста: Согласно исследованиям, высокий уровень неравенства может замедлить экономический рост страны.
Неравномерное распределение доходов может влиять на стабильность социально-экономического развития страны и приводить к социальным конфликтам. Усиление усиления мер по борьбе с неравенством и создание более справедливой экономической системы являются неотъемлемыми задачами для данных стран. Это может включать в себя такие меры, как повышение налогообложения для богатых слоев населения, создание социальных программ поддержки для малообеспеченных групп и улучшение доступности образования и здравоохранения для всех слоев населения. Топ-страны с наибольшим неравенством Вот список стран, занимающих топ-позиции по индексу Джини в 2023 году: Сьерра-Леоне — Сьерра-Леоне является страной с самым высоким уровнем неравенства в мире.
Это может быть связано с тем, что страна испытывает множество проблем, таких как очень низкий уровень экономического развития, высокий уровень безработицы и распространенность бедности. Ботсвана — Ботсвана, хотя и является одной из наиболее экономически развитых стран в Африке, также имеет высокий уровень неравенства. Это может быть связано с неравномерным распределением богатства и доступа к образованию. Южная Африка — Южная Африка, крупнейшая экономика Африки, также имеет высокий уровень неравенства.
Gini index (World Bank estimate)
Scientific consensus tells us that around 2030, the entire carbon budget associated with the 1. While many still view the climate crisis as a distant possibility with vague risks, these impacts are already here and the window for mitigating them is closing rapidly. Data and measurement have proven to be powerful catalysts for climate action over the past decade. Green economy data was once the domain of large international organizations with periodic collection timelines dependent upon country reporting.
Today, we increasingly gather data from sensors, satellites, and citizen scientists using mobile technology, often without the intermediary of government. Similarly, the modeling and application of these data have expanded significantly. Diverse stakeholders — ranging from NGOs, global finance, multinational companies, and academia — apply these data to innovative modeling and tracking platforms.
The first index of its kind published in 2010, the GGEI has been tracking country performance in the green economy throughout the past decade, taking an integrated view of relative country performance around climate change, sector decarbonization, green markets, and the environment. With this edition, we retooled the methodological approach. For each of the 160 countries tracked in the GGEI, there is a measurement of both progress tracking and target verification that will offer stakeholders in the green economy a new way to understand how policies, investment, and activism can best ensure a real and just transition.
Continue reading below for much more detail on these changes, as well as a wide range of videos, data files, and other links to learn more about this new GGEI. You can learn more about this novel measurement approach in Chapter 3.
They do not apply to official groups presented in your selected database. For each selected series, choose your Aggregation Rule and Weight Indicator if needed from the corresponding drop-down boxes. Check the Apply to all box if you wish to use the same methodology for all selected series. Aggregation Rules include: 1.
Max: Aggregates are set to the highest available value for each time period. Mean: Aggregates are calculated as the average of available data for each time period. Mean 66: Aggregates are calculated as the average of available data for each time period. Values are not shown if more than one third of the observations in the series are missing. Median: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period. Median 66: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period.
В США бедность является растущей проблемой. Многие из этих низкооплачиваемых работников живут от зарплаты до зарплаты и не имеют больничных, пенсий или медицинской страховки.
Sum: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period. Sum 66: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period.
Sums are not shown if more than one third of the observations in the series are missing. Weighted Mean: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. Weighted Mean 66: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. No aggregate is shown if missing data account for more than one third of the observations in the series. Weighted Mean 66POP: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period.
No aggregate is shown if countries with missing data represent more than one third of the total population of your custom group. Note 1: In none of the above methodologies are missing values imputed. Therefore, aggregates for groups of economies should be treated as approximations of unknown totals or average values.