Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%).
Индекс Джини: расчет и формула
- Quality of Life Index by Country 2024
- Когда миру ожидать революции в Соединенных Штатах Америки
- Коэффициент Джини
- Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
- Позорный скачок: Россия «впереди планеты всей»
Индекс Джини: расчет и формула
- Индекс революций
- Динамика неравенства: как меняется соотношение доходов богатых и бедных
- Коэффициент джини в России
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Derived indicators may yield inappropriate results and caution should be observed. These rules apply only to custom country groups you have created. 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.
Согласно отчету Всемирного банка о бедности и общем процветании за 2020 год, в течение пяти лет после крупных эпидемий, таких как вирусы H1N1 2009 , Эбола 2014 и Зика 2016 , коэффициент Джини увеличивается примерно на 1,5 пункта. Хотя последствия пандемии COVID-19 все еще подсчитываются, ранние оценки прогнозируют увеличение коэффициента Джини на 1,2—1,9 в год в 2020 и 2021 годах, что свидетельствует об увеличении неравенства доходов. Использование индекса Джини в мире Коэффициент Джини в ЕС в целом ниже, чем в других государствах мира, и по состоянию на 2020 год варьируется от 29 до 35 в зависимости от страны. Для сравнения индекс Соединенных Штатов Америки в том же году составлял 39,7.
Показатель Джини позволяет определить наиболее достоверные данные, выделяя конкретные сегменты экономики, поэтому европейские государства решили начать использовать его и в торговом секторе. С учетом меняющейся экономической картины мира применение статистического показателя для измерения структуры торговли страны приводит экспертов к новому, более подробному показателю участия фирм в торговле — торговому индексу Джини GTI. Торговый индекс Джини измеряет асимметрию в торговле на основе количества экспортеров и их доли в стоимости экспорта. Основными источниками данных для корректного измерения GTI являются торговая статистики на уровне фирмы и база данных Евростата о торговле с разбивкой по характеристикам предприятий TEC. База данных TEC показывает количество микро менее 10 сотрудников , малых менее 50 сотрудников , средних менее 250 сотрудников и крупных фирм более 250 сотрудников , занятых в торговле, и категории товаров, экспортируемые каждым классом фирм. Торговый индекс Джини может быть рассчитан для всех этих четырех размерных классов экспортеров, начиная от микрофирм и заканчивая «суперэкспортерами» крупными предприятиями. Несмотря на то, что главы государств обычно не подкрепляют свои заявления торговой статистикой на уровне компаний, они стараются проводить целенаправленную торговую политику для поддержки участия своих МСП в глобальных цепочках поставок.
Так, в ноябре 2023 года президент Франции Эммануэль Макрон, ссылаясь на статистические данные, которые указывают на неиспользованный экспортный потенциал, заявил, что доля французских МСП в общем объеме французского экспорта невелика и ниже, чем у немецких и итальянских коллег.
Однако неоспоримым является тот факт, что экономическое неравенство порождает недовольство среди беднейших слоев общества. Очевидно, что правительства должны обратиться к этим группам и принять меры по борьбе с неравенством. Наиболее эффективными мерами являются: бесплатное медицинское обслуживание и образование; пособия для малообеспеченных групп населения; развитие инфраструктуры в селах дороги, электрификация, газификация и т. Нужно ли нам бороться с неравенством?
Существует также мнение, что с неравенством не нужно бороться, потому что люди реагируют на неравенство не так сильно, как на несправедливость. Стоит понимать, что неравенство и несправедливость — это разные понятия. И они часто путаются. Существует множество различных исследований на эту тему, которые показывают, что люди предпочитают справедливое неравенство несправедливому равенству. Подумайте над такой формулировкой.
Когда люди оказываются в обществе, где все равны, многие испытывают обиду и раздражение, потому что тот, кто работает больше других, не получает за это вознаграждения, а тот, кто самый ленивый, получает незаслуженную награду. Вы согласны, что это несправедливо? Равенство неестественно. Вот почему важно бороться не с неравенством в обществе, а с несправедливостью. Конечно, сильные должны помогать слабым, давая им то, в чем они нуждаются.
Однако нельзя допускать чрезмерного выравнивания, иначе это убьет мотивацию активных и талантливых людей. Почему коэффициент Джини так низок в Украине? Давайте вернемся к Украине. Как получилось, что братский народ входит в десятку стран с самым низким социальным расслоением? Возможно, причина в том, что Всемирный банк в своем исследовании учитывал только официальные данные.
А в реальности существует серая зона, которая не принимается во внимание. Исследование Института демографии и социальных исследований НАН Украины показало, что децильный коэффициент в Украине составляет 40. По расчетам Всемирного банка, он равен 5,9, что соответствует шестой позиции в рейтинге стран с наименьшим неравенством если считать не по коэффициенту Джини, а по децильному коэффициенту. Также украинские экономисты утверждают, что низкий коэффициент Джини, рассчитанный Всемирным банком для Украины, обусловлен низким качеством данных о доходах самых бедных и самых богатых групп населения. Индекс Робин Гуда Помимо коэффициента Джини и децильного коэффициента, люди постоянно пытаются придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы так или иначе отражали неравенство.
Часто такие коэффициенты не используются в научных исследованиях в отличие от коэффициента Джини или децильного коэффициента , а создаются в основном для развлечения — напечатать забавную статью на каком-нибудь ресурсе. К таким индексам можно отнести некоторые варианты индекса Робин Гуда. Когда речь идет об индексе Робин Гуда, важно четко понимать, какой именно индекс Робин Гуда вы имеете в виду. Индекс Робин Гуда может относиться к одному из нескольких совершенно разных индексов: Индекс Робин Гуда индекс Гувера. Этот показатель также напрямую связан с кривой Лоренца.
Он отражает долю дохода общества, которую необходимо перераспределить для достижения абсолютного равенства. Графически это самый длинный вертикальный отрезок, соединяющий линию «абсолютного равенства» с кривой Лоренца. Индекс, публикуемый Bloomberg. В их случае индекс создается потехи ради. В свою очередь, «индекс Робин Гуда» от Bloomberg может также относиться к одному из нескольких совершенно разных индексов.
Ведь публикация в разные годы меняет суть и формулу индекса — в один год индекс отражает, сколько дней страна может прожить на деньги своего самого богатого гражданина, в другой год индекс отражает, сколько получил бы каждый бедняк, если бы самый богатый гражданин раздал все богатство бедным в своей стране, в третий год индекс означает что-то другое, и так далее. Это означает, что индекс всегда имеет отношение к неравенству, но нужно смотреть, что он отражает в каждом конкретном случае. Например, в 2017 году аналитики Bloomberg подсчитали, какой вклад могли бы внести самые богатые люди мира в очистку загрязнений.
На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини. Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Колумбия 0. 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.
Он используется для анализа неравенства доходов или богатства. Однако на расчеты оказывает влияние большое количество переменных, например, демографическая структура населения. Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий.
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.
Для минимизации ошибки при расчете площадей фигур будем использовать функции scipy interp1d интерполяция одномерной функции и quad вычисление определенного интеграла. Предположим, мы решаем задачу бинарной классификации для 15 объектов и у нас следующее распределение классов: Глядя на эти два графика мы можем сделать следующие выводы: Предсказание идеального алгоритма является максимальным коэффициентом Джини для текущего набора данных и зависит только от истинного распределения классов в задаче. Площадь фигуры для идеального алгоритма равна: 2.
Алгебраическое представление. Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Прекрасно видно, что из графического представления метрик связь уловить невозможно, поэтому докажем равенство алгебраически. У меня получилось сделать это двумя способами — параметрически интегралами и непараметрически через статистику Вилкоксона-Манна-Уитни. Второй способ значительно проще и без многоэтажных дробей с двойными интегралами, поэтому детально остановимся именно на нем.
Для дальнейшего рассмотрения доказательств определимся с терминологией: кумулятивная доля истинных классов — это не что иное, как True Positive Rate. Кумулятивная доля объектов — это в свою очередь количество объектов в отранжированном ряду при масштабировании на интервал — соответственно доля объектов. Введём следующие обозначения: Параметрический метод При построении графика Lift Curve по оси мы откладывали долю объектов их количество предварительно отсортированных по убыванию. Таким образом, параметрическое уравнение для Коэффициента Джини будет выглядеть следующим образом: Подставив выражение 4 в выражение 1 для обеих моделей и преобразовав его, мы увидим, что в одну из частей можно будет подставить выражение 3 , что в итоге даст нам красивую формулу нормализованного Джини 2 Непараметрический метод При доказательстве я опирался на элементарные постулаты Теории Вероятностей. Известно, что численно значение AUC ROC равно статистике Вилкоксона-Манна-Уитни: Доказательство этой формулы можно, например, найти здесь Пусть модель прогнозирует возможных значений из множества , где и — какое-то вероятностное распределение, элементы которого принимают значения на интервале. Пусть множество значений, которые принимают объекты и.
Очевидно, что множества и могут пересекаться. Обозначим как вероятность того, что объект примет значение , и как вероятность того, что объект примет значение. Тогда и Имея априорную вероятность для каждого объекта выборки, можем записать формулу, определяющую вероятность того, что объект примет значение : Пример того, как могут выглядеть функции распределения для двух классов в задаче кредитного скоринга: На рисунке также показана статистика Колмогорова-Смирнова, которая также применяется для оценки моделей. 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.
Quality of Life Index by Country 2024
Ниже этого уровня индекс Джини в России был только в 2005 году (0,409). Коэффициент Джини по странам мира. Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries.
What you should know about this indicator
- Уровень инфляции
- Индекс Джини: новые горизонты применения - Сетевое аналитическое СМИ «РЕПОСТ»
- Методика расчета индекса джини
- Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality -
- Коэффициент джини в России: статистика, динамика, прогноз
- Топ-10 стран с самым высоким уровнем неравенства
Индекс Джини: новые горизонты применения
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 скандинавских странах, которые порой называют государствами "победившего рыночного социализма", Коэффициент Джини достаточно стабилен, и если и меняется, то крайне невысокими темпами. Explore data and insight from the new Global Green Economy Index™ (GGEI), measuring country progress against global sustainability targets across 18 key indicators.
Индекс Джини: новые горизонты применения
Согласно индексу Джини, который измеряет степень доходового неравенства в стране, Бразилия занимает одно из первых мест в списке стран с самым высоким уровнем неравенства. News. About. HDRO Team. Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини. Индекс Джини дает на них убедительные ответы. всех стран мира представлены в таблицах по основным регионам мира а также флаги стран, изменения показателя на один период, дата и т.д.