При этом в России индекс Джинни снижается уже много лет подряд. это показатель распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком. Коэффициент Джини – наиболее распространенный ста-тистический индекс неоднородности или неравенства в общественных науках. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства). Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини.
В России зафиксирован рост доходного неравенства
Индекс Джини, или почему рядовому работнику не хочется работать? В экономическом смысле, а вовсе не из-за некоего обилия верующих. Их у нас ещё меньше, чем в печально знаменитом ныне «государстве Ирака и Леванта» запрещено в РФ законом , созданном американцами. Речь идёт об экономическом тупике, в котором обязательно оказываются государственные образования, не следящие за текущей величиной очень болезненно влияющего и удивительно показательного «индекса Джини».
Что это за показатель? Попытаемся понять, разглядеть и примерить к себе. В далёком 1923 году Муссолини — «большой друг народа» сделал ему подарок, введя в почётные сенаторы уже старенького математика-экономиста Вальфредо Парето.
За что? Сначала так показалось и Муссолини. Он немедленно и громко поведал об этом итальянской толпе: «Наступил момент это сломать!
Демагогия на этой почве дала ему власть и т. А мы задумаемся - реально ли при стандартной здравой психологии среднего гражданина отойти от соотношения Парето 80 к 20? И почему оно так нудно и неуклонно прослеживается во всём человеческом?
Действительно, принцип жил и действовал до констатации его в статьях Парето. И удивительно - при такой "несправедливости" соотношения Парето цивилизация благополучно развивалась. Более того, она особенно хорошо развивалась в тех странах, где естественным образом складывалось это самое «соотношение Парето».
Время от времени очередным революционерам заходило в голову, что именно им удалось догадаться, что наступил момент, когда есть возможность сломать эту ужасную «правду Парето». Скажем, за что боролись матросы Петрограда в 1917 году? За справедливость, конечно.
Перед нами «матросский идеал» — абсолютно, как им казалось, справедливое распределение. Изобразим его на графике. По горизонтали отложим названные выше проценты от всего населения, а по вертикали проценты от всех благ страны.
Переобучили модель с учетом нового набора предикторов и посчитали Джини. 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.
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]. И на её основании можно вывести коэффициент Джинни.
Для простоты понимания рассмотрим рисунок 1.
Такая неравномерность возникает в распределении доходов по группам населения, трудовых ресурсов по регионам страны, активов по кредитным организациям и т. Расчёт коэффициента Джини базируется на использовании кривой концентрации кривая Лоренца. Для её построения необходимо иметь 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 пять групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими.
Gini Coefficient By Country
Индекс Джини (или коэффициент Джини) — это мера распределения доходов среди населения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. где i = 1, 2 m — число стран; — коэффициент структурной пропорциональности; — нормированный индекс Джинни. В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. Согласно индексу Джини, который измеряет степень доходового неравенства в стране, Бразилия занимает одно из первых мест в списке стран с самым высоким уровнем неравенства. 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. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели.
Индекс Джини, или почему рядовому работнику не хочется работать?
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. 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.
Чем больше его значение отклоняется от нуля и приближается к единице, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп населения. Пермьстат, помимо изменения коэффициента Джини в регионе за пять лет, также привел данные по изменению распределения объема денежных доходов населения по 20-процентным группам, где первая группа — это группа с наименьшими доходами, пятая группа — группа с наибольшими доходами. Причем, чем выше был доход группы, тем большая часть денежных доходов была в ней сконцентрирована.
Второй блок — это вероятность того, что два случайно выбранных аномальных класса будут оцениваться выше, чем случайно выбранный нормальный класс. 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.
Экономисты назвали её «идеальная прямая Лоренца». Реакцию читателя понимаю — «Ужас как не хочется читать про какие-то графики!
Возьмите себя в руки! Вдруг вас перестанут обманывать. Нарисованная нами прямая, как кажется, графический показатель всеобщего счастья! Так ли это? Например, осуществился ли где-то когда-то «матросский идеал» в истории? Даже если он где-то существовал, то обязательно недолго и описывать его историю попросту было некому! Ибо, как сказал один мудрец: «Писаная история — это кладбище аристократий».
Ведь историю пишет элита, которой в «матросском идеале» нет места. И конечно, элита описывает историю элиты, изредка упоминая народ. А в реальных халифатах и ещё меньше. На сколько меньше? Теперь наша ломаная описывает распределение благ «при Парето». Видим, что ломаная идёт ниже прямой «матросского идеала». Между «матросами» и «Парето» образовался треугольник.
Вот отношение площади этого нашего треугольника к площади под «матросской прямой» и есть индекс Джини. Подсчитав площадь треугольника, узнаем, что при следовании принципу Парето индекс Джини составит величину 0,6. Если случилось в распределении благ общества «матросское счастье», то индекс будет равен нулю — полное равенство. А вот если все блага себе «взял халиф», то индекс будет равен единице. Значит, между нулём и единицей существует что-то разумное. Действительно, история доказала, что стихийно найденный развивающимися цивилизациями исторический оптимум — это как раз приближение "снизу" к значению 0,6.
Индекс Джини
Коэффициент Джини (индекс Джини) — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к. В 2015 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индикатор имущественного расслоения в обществе) в Пермском крае был 0,422, в 2019 — 0,399, то есть меньше на 5,5%. Gini index or Gini ratio, is a measure of statistical dispersion intended to represent the income inequality or the wealth inequality within a nation or a social group. It was developed by statistician and. Следовательно, коэффициент Джини для отрасли сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство равен 1687/5000=0,337. Gini index from The World Bank: Data. Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения.
Кривая Лоренца и индекс Джини - измеряем неравенство доходов
Здесь каждый узел содержит атрибут функцию , который становится основной причиной дальнейшего разделения в нисходящем направлении. Ты можешь ответить, Как решить, какая функция должна быть расположена в корневом узле Наиболее точная функция, служащая внутренними узлами или листовыми узлами Как разделить дерево Как измерить точность разделения дерева и многое другое. Существуют некоторые фундаментальные параметры расщепления для решения значительных проблем, рассмотренных выше. И да, в рамках этой статьи мы рассмотрим энтропию, индекс Джини, получение информации и их роль в применении техники деревьев решений. В процессе принятия решения участвуют несколько функций, и становится важным учитывать релевантность и последствия каждой функции, таким образом, назначая соответствующую функцию в корневом узле и преодолевая разделение узлов вниз. Движение вниз ведет к снижению уровня примесей и неопределенности и приводит к лучшей классификации или элитному разделению на каждом узле.
Чтобы решить эту же проблему, используются такие показатели разделения, как Энтропия , Информационный прирост, Индекс Джини и т. Определение энтропии «Что такое энтропия? По сути, это измерение примеси или случайности в точках данных. Высокий порядок беспорядка означает низкий уровень примесей, позвольте мне упростить. Энтропия рассчитывается между 0 и 1, хотя в зависимости от количества групп или классов, присутствующих в наборе данных, она может быть больше 1, но означает то же значение, то есть более высокий уровень беспорядка.
Для простоты интерпретации ограничим значение энтропии между 0 и 1.
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.
О чьих доходах идет речь, остается неизвестным, т. Недостатки коэффициента Джини Как и все статистические показатели, Gini coefficient не может дать полноценную объективную оценку картины неравенства доходов. Коэффициент имеет следующие минусы: Распределение совокупностей по группам производится без описания этих группировок.
Принято оценивать его с течением времени, наблюдая общую тенденцию. А в государствах с большой территорией — еще и в разных регионах страны, анализируя равномерность жизни населения на разных территориях. Формула расчета Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития.
Дело в том, что чем более неравномерно распределены доходы, тем больше формируется дисбаланс и каждое поколение становится более бедным по отношению к предыдущему. 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.
Thus a Gini index of 0 represents perfect equality, while an index of 100 implies perfect inequality.
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
Цитата: Такая необычная кривая и есть визуальный признак аномальности параметра под названием индекс неравенства Джинни. Рост экономики и увеличение доходов населения в Москве привели к снижению показателя экономического расслоения общества (индекса Джини) на девять процентных пунктов. Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Коэффициент Джини является важным инструментом для измерения неравенства доходов, и его анализ позволяет определить тенденции и факторы, влияющие на неравенство. 25 августа WM Entertainment официально объявили: "ДжинИ останавливает все свои промоушены из-за своего состояния здоровья.
Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения
Кроме того, из-за таких ограничений, как достоверность данных о ВВП и доходах, индекс Джини может преувеличивать неравенство доходов и быть неточным. Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе. Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. А что мешает законодательно ввести индекс Джини для разоблачения «внутренних тормозов» прогресса отдельных предприятий России, отраслей? Latest numbers for economic inequality, which is the difference in how assets, wealth, or income are distributed among individuals and/or populations. It is also described as the gap between rich and.