Новости коэффициент джинни

абсолютного отсутствия риска. 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. Подробный пример расчета Коэффициента Лоренца и коэффициента Джини в статистике с объяснениями, формулами и выводами. В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel. Что такое коэффициент Джини и кривая Лоренца: показатель концентрации доходов и по какой формуле он определяется, сколько составляет в России и в мире.

Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning

Построение кривой Лоренца удобнее всего рассмотреть на следующем примере: Представим экономику, состоящую из 3-х агентов: А, B, C. Доход агента А составляет 200 единиц, доход агента В составляет 300 единиц, доход агента С составляет 500 единиц. Для построения кривой Лоренца найдем доли индивидов в общем доходе. Общий доход составляет 1000. Затем включим в анализ более богатого индивида — индивида В. Далее включим в анализ еще более богатого индивида С. Отметим полученные результаты на графике: Линия, соединяющая левую нижнюю точку и правую верхнюю точку графика, называется линией равномерного распределения доходов. Это гипотетическая линия, которая показывает, что было бы, если доходы в экономике распределяются равномерно. При неравномерном распределении доходов кривая Лоренца лежит левее этой линии, причем чем больше степень неравенства, тем сильнее изгиб кривой Лоренца. А чем ниже степень неравенства, тем более она приближена к линии абсолютного равенства. В нашем случае кривая Лоренца выглядит как кусочно-линейный график.

Это получилось так, потому что в нашем анализе мы выделили только три группы населения. С ростом числа рассматриваемых групп населения кривая Лоренца будет выглядеть следующим образом: Кривая Лоренца позволяет судить о степени неравенства доходов в экономике о ее изгибу. Для количественного измерения степени неравенства дохода по кривой Лоренца существует специальный коэффициент — коэффициент Джини. Коэффициент Джини равен отношению площади фигуры, ограниченной прямой абсолютного равенства и кривой Лоренца, к площади всего треугольника под кривой Лоренца. Чем ближе коэффициент Джини к нулю, тем меньше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены более равномерно. Чем ближе коэффициент Джини к единице, тем больше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены менее равномерно. Рассчитаем коэффициент Джини для нашего примера с тремя индивидами. Площадь внутренней фигуры D быстрее всего можно посчитать путем вычитания из площади большого треугольника площади фигур А, В и С. В этом случае коэффициент Джини будет равен: Частный случай кривой Лоренца и коэффициента Джини: попарное сравнение. Материалы данного раздела не публикуются на сайте, а доступны в полной версии данного пособия, которое я использую на занятиях с учениками.

Как известно, любой статистический показатель имеет свои изъяны. Так же как и по показателю ВВП нельзя судить об уровне благосостояния экономики, и коэффициент Джини и другие показатели степени неравенства не могут дать в полной мере объективную картину степени неравенства доходов в экономике. Это происходит по нескольким причинам: Во-первых, уровень дохода индивидов не является постоянным и может резко изменяться с течением времени. Доходы молодых людей, которые только что закончили университет, как правило, являются минимальными, и затем начинают расти по мере того, как человек набирается опыта и наращивает человеческий капитал. Доходы людей, как правило, достигают пика между 40 и 50 годами, и затем резко снижаются, когда человек уходит на пенсию. Э то явление называется в экономике жизненным циклом. Но человек имеет возможность компенсировать различие в доходах на разных этапах жизненного цикла с помощью финансового рынка — беря кредиты или делая сбережения. Так, молодые люди, находящиеся в самом начале жизненного цикла, охотно берут кредиты на образование или ипотечные кредиты. Люди, которые находятся ближе к окончанию экономического жизненного цикла, активно делают сбережения. Кривая Лоренца и коэффициент Джини не учитывают жизненный цикл, поэтому этот показатель степени неравенства доходов в обществе не является точной оценкой степени неравенства доходов.

Во-вторых, на доходы индивидов влияет экономическая мобильность. Экономика США является примером экономики возможностей, когда индивид из низов может благодаря сочетанию усердия, таланта и удачи, стать очень успешным человеком, и история знает множество подобных примеров.

Принято считать, что чем ВВП страны выше — тем страна богаче, а значит богаче и люди, проживающие в этой стране. Если в отношении страны в целом такое утверждение верно, хоть и с некоторыми оговорками, то в отношении людей, проживающих в ней, не всегда. Все дело в распределении благ. Все помнят про «среднюю температура по больнице», и ВВП — это тот статистический показатель, для которого эта аллегория точно подходит. Оценивая ВВП двух стран, когда речь идет о ВВП на душу населения, то есть уровне развития, нельзя не учитывать равномерность распределения доходов в экономике. В противном случае может получиться, что на бумаге страна богаче, а большая часть населения живет в ней беднее, чем в другой, где средняя величина ниже, но распределение более равномерное. Индекс Джини Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов — кривой Лоуренса.

Пример кривой Лоренца приведен на изображении ниже. В идеальной ситуации, то есть ситуации, когда нет неравенства в распределении доходов, эта линия будет биссектрисой, то есть пройдет под углом 45 градусов от начала координат.

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.

Экономист Виктор Тунев добавляет, что, если следовать идее справедливого распределения бремени, нужно говорить не только о росте прогрессии для высоких доходов, но и о снижении ставки или даже отказе от обложения для минимальных заработков граждан. Переход к прогрессивной шкале может потребовать и пересмотра подхода к формированию границ для предельных ставок, замечает главный экономист по России Bloomberg Economics Александр Исаков: например, ежегодного пересмотра с учетом роста цен в экономике. Неравенство и конкуренция Летом 2023 г.

Они установили, что чем выше доля подоходного налога в общих фискальных доходах бюджета, тем ниже уровень неравенства граждан. Хотя для России такого исследования не проводилось, эксперты полагают, что при сложившемся уровне неравенства доходов мягкая прогрессия введенная в 2021 г. Неравенство в России Последние данные Росстата свидетельствуют о том, что неравенство в России в прошлом году увеличилось. Коэффициент Джинни универсальный показатель неравенства доходов граждан, их концентрации, где 0 — абсолютное равенство, а 1 — абсолютное неравенство вырос в 2023 г. Разные депутаты периодически выходят с идеями о прогрессивной шкале под заявления о борьбе с неравенством, но без серьезной экономической проработки. Например, в феврале депутаты «Справедливой России» внесли в Госдуму законопроект, который предлагает повышение ставки НДФЛ по мере увеличения дохода.

По нему если годовой доход составляет от 5 млн до 24 млн руб. Были и предложения по снижению нагрузки для определенных категорий граждан.

В России зафиксирован рост доходного неравенства

Список публикаций по ключевому слову: «коэффициент Джинни» В начале второго года эксперимента показатели социального неравенства среди горожан, такие как коэффициент Джинни и децильный коэффициент, приняли нулевое значение.
Фирма и рынок труда. Спрос и предложение труда. Заработная плата The Gini coefficient measures inequality on a scale from 0 to 1. Higher values indicate higher inequality. Depending on the country and year, the data relates to income measured after taxes and benefits, or.
Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning The Gini coefficient (or Gini ratio) G is a summary statistic of the Lorenz curve and a measure of inequality in a population. The Gini coefficient is most easily calculated from unordered size data as.
Как рассчитать коэффициент Джини в Excel (с примером) A Computer Science portal for geeks. It contains well written, well thought and well explained computer science and programming articles, quizzes and practice/competitive programming/company interview.

Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос

The Gini coefficient measures inequality on a scale from 0 to 1. Higher values indicate higher inequality. Depending on the country and year, the data relates to income measured after taxes and benefits, or. А коэффициент джинни у них выше, чем в рф. Коэффициент этот равен отношению площади фигуры между диагональю и кривой Лоренца.

Небывалым ростом качества жизни закончился эксперимент по отмене прав собственности в Китае

Однако следует помнить, что рассматриваемый коэффициент является только одной из метрик для оценки научных платформ. Большое значение имеют и другие факторы, такие как репутация СМИ в соответствующей области науки, его политика открытого доступа к материалам, скорость проверка рукописей и допуск к публикации, доступность для читателей. При определении места для размещения рукописей автору необходимо учитывать цели и задачи своего исследования. Если его труд имеет широкую общенаучную значимость, то предпочтение лучше отдать известным платформам с высоким индексом.

В случае специализированного исследования может быть целесообразно выбрать издательство с более низким или скромным значением Джинни, но имеющий хорошую репутацию в данной области. Также стоит обратить внимание на публичные базы данных и рекомендации коллег. Многие ученые делятся своим опытом и рекомендуют конкретные организации и агентства для размещения в соответствующей области научных исследований.

В заключение, выбор правильного СМИ для публикации трудов — это ответственный шаг, который может существенно повлиять на дальнейшую карьеру автора. Использование критерия Джинни в сочетании с другими факторами поможет принять обоснованное решение и выбрать подходящее издание, которое будет способствовать успеху и признанию в академической среде. Критерии оценки качества научных платформ на основе критерия Джинни В контексте сборников рассматриваемый показатель используется для анализа неравномерности распределения цитирований статей.

Его ключевая идея заключается в том, что если большое количество статей имеют маленькое количество цитирований, то это может указывать на низкое качество данного сборника или площадки. С другой стороны, высокий уровень цитируемости материалов может говорить о хорошей репутации и значимости журнала или конференции. Как вычислить индекс Джинни научного журнала?

Для анализа показателя Джинни необходимы данные о количестве цитирований каждой статьи в конкретном издании. Чем больше доступных сведений и фактов, тем более точные результаты можно получить. Существуют специализированные базы данных и инструменты, такие как Google Scholar или Web of Science , которые предоставляют информацию о цитированиях объем, частота и пр.

Притом эти сведения каждый пользователь при наличии свободного времени и желании может перепроверить, перейдя по соответствующим ссылкам.

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. По результатам видно, что модель с дополнительным фактором предсказала с меньшей ошибкой. Сравним все полученные результаты метрик. Из таблицы следует, что включение нового фактора F18 увеличивает прогнозную силу модели.

Однако, такой вывод стал доступен после расчета дополнительной метрики. Напрашивается вывод, что коэффициента Джини недостаточно для оценки качества модели. Чтобы подтвердить гипотезу, необходимо большее количество экспериментов. А в данной статье положено начало для этого.

Процесс финансирования разбивается на стадии, связанные с фазами реализации проекта. При этом необходимо также учитывать и дополнительную информацию о проекте, поступающую по мере его разработки. Поэтапное выделение средств позволяет инвестору при первых признаках того, что риск вложения растет, или прекратить финансирование проекта, или же начать поиск мер, обеспечивающих снижение затрат. Метод целесообразности затрат позволяет определить критический объем производства или продаж, то есть нижний предельный размер выпуска продукции, при котором прибыль равна нулю. Производство продукции в объемах меньше критического приносит только убытки.

Критический объем производства необходимо оценивать при освоении новой продукции и при сокращении выпуска продукции, вызванного падением спроса, сокращением поставок материалов и комплектующих изделий, заменой продукции на новую, ужесточением экологических требований и другими причинами. Метод аналогий. Не менее распространенным при проведении качественной оценки инвестиционного риска является метод аналогий. Суть ого заключается в анализе всех имеющихся данных по не менее рискованным аналогичным проектам, изучении последствий воздействия на них неблагоприятных факторов с целью определения потенциального риска при реализации нового проекта. Метод аналогий обычно используется при анализе рисков нового проекта. Проект рассматривается как «живой» организм, имеющий определенные стадии развития.

Жизненный цикл проекта состоит из этапа разработки, этапа выведения на рынок, этапа роста, этапа зрелости и этапа упадка. Изучая жизненный цикл проекта, можно получить информацию о каждом этапе проекта, выделить причины нежелательных последствий, оценить степень риска. Однако на практике бывает довольно трудно собрать соответствующую информацию. При анализе рискованности нового проекта строительства промышленного объекта полезными могут оказаться сведения о последствиях воздействия неблагоприятных факторов на другие столь же рискованные проекты. При этом источником информации могут служить регулярно публикуемые западными страховыми компаниями рейтинги надежности проектных, подрядных, инвестиционных и прочих компаний, анализы тенденций изменения спроса на конкретную продукцию, цен на сырье, топливо, землю и т. В настоящее время и российские проектные организации стали создавать базы данных о рискованных проектах путем изучения литературных источников, проведения исследовательских работ и опроса менеджеров проектов.

Основная сложность при использовании данного метода состоит в правильном подборе аналога, т. Но даже если удается подобрать аналог, то, как правило, очень трудно сформулировать предпосылки для анализа, исчерпывающий и реалистический набор возможных сценариев срыва проекта. Причина состоит в том, что большинство подобных ситуаций качественно различны, возникающие осложнения нередко наслаиваются друг на друга, а их эффект проявляется как результат сложного взаимодействия.

Проиллюстрируем на примере. Допустим, что все жители страны получают одинаковую зарплату, в этом случае график будет выглядеть следующим образом: Диаграмма 1. Это полностью равномерное распределение доходов. В противоположном случае, если предположить, что зарплату получает один человек, а все остальные работают бесплатно, коэффициент Джини будет равен единице, и график концентрации доходов будет выглядеть так: Диаграмма 2. Абсолютное неравенство доходов В реальности распределение доходов обычно выглядит следующим образом: Диаграмма 3. Распределение доходов Фиолетовая кривая здесь — график долей дохода каждой группы жителей в нашем случае - работников в совокупном доходе.

What is Gini Index?

  • Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос — NTA на
  • Коэффициент Джини применительно к отраслям российской экономики
  • 14.2 Кривая Лоренца и коэффициент Джини
  • Свели концы с концами
  • Коэффициент Джини применительно к отраслям российской экономики

Пример расчета коэффициента Лоренца и коэффициента Джини

Он показывает доходы граждан США. На нем видна следующая тенденция. Богатые становятся богаче, причем довольно сильно, а бедные и представители среднего класса уже много лет топчутся на одном уровне. То есть расслоение общества растёт.

Пропасть между богатыми и бедными увеличивается. А как обстоят дела в России? Поговорим далее об этом.

В последнее время идёт широкая дискуссия по поводу неравенства зарплат в России. Упоминаются директора крупных государственных предприятий, Миллер, Сечин, Греф, называются их зарплаты и бонусы. Они огромные, исчисляются миллионами долларов.

На основании этого оппозиционные СМИ пытаются убедить читателей и зрителей в том, что в России жуткое социальное неравенство. Якобы богатые получают много и богатеют, а бедные получают мало и беднеют. Разберём эту тему на основе чётких экономических показателей.

Изучим неравенство зарплат в других странах мира, в России, и в отдельных её регионах, в том числе в Крыму. Смотреть видео программы на телеканале Крым-24.

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.

Note 2: Aggregation results apply only to your custom-defined groups and do not reflect official World Bank aggregates based on regional and income classification of economies. Results may be inappropriate e.

Индекс Джини Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов — кривой Лоуренса. Пример кривой Лоренца приведен на изображении ниже. В идеальной ситуации, то есть ситуации, когда нет неравенства в распределении доходов, эта линия будет биссектрисой, то есть пройдет под углом 45 градусов от начала координат. Индекс Джини представляет собой отношение площади фигуры между упомянутой биссектрисой и кривой Лоренца к площади треугольника, образованного биссектрисой и одной из осей.

Достоинства и недостатки индекса Индекс Джини позволяет обобщенно оценить, насколько доходы распределены неравномерно. Из обобщенности метода вытекают как его достоинства, так и недостатки. Так, например, индекс: легко рассчитывается при наличии небольшого количества статистической информации; предоставляет обобщенную, не персонифицированную информацию; позволяет сравнивать страны независимо от масштаба; универсален. Индекс Джини получил широкое признание как универсальный метод оценки неравенства распределения доходов в экономике, индекс рассчитывают многие страны и международные организации для оценки неравенства. Ниже приведена карта мира с распределением стран по индексу неравенства.

В-третьих, обнародование работы в сборнике с высоким уровнем концентрации Лоренца может положительно сказаться на карьерном росте эксперта. Наличие публикаций в таких случаях увеличивает его авторитет в академической общественности и может способствовать получению финансовой поддержки для дальнейших исследований. В заключение, размещение рукописей в СМИ с высоким параметром Лоренца предоставляет автору ряд преимуществ, таких как широкая аудитория и хорошая репутация издания, возможность быть цитируемым другими учеными и повышение карьерных перспектив. Однако выбор подходящего и правильного сборника необходимо осуществлять на основе не только рассматриваемого коэффициента, но и других факторов, чтобы обеспечить максимальную эффективность своего труда. Риски и ограничения при поиске научного сборника на основе значения Джинни Обозреваемый статистический показатель, несмотря на свою популярность и широкое использование в академическом сообществе, он имеет и некоторые риски и ограничения. Особенности анализа индекса Джинни при выборе журнала для публикации Во-первых, стоит отметить, что это значение основано на количественных данных о цитировании статей в определенном журнале или базе данных. Это значит, что обозреваемый размещенные труды часто цитируется только самими авторами своих статей самоцитирование или если в нем публикуется много низкокачественных работ с большим числом цитирований со стороны других несерьезных изданий. Во-вторых, следует учитывать специфику конкретной области науки. Значение Джинни может быть полезным для определения репутации сборника в целом, но это не всегда гарантирует высокое качество публикаций в каждой области. Например, редакции по физике и медицине могут иметь высокое значение этого параметра, но это не означает, что они подходят для обнародования достижений в области социологии или литературы. Кроме того, определение места для направления рукописей не должен быть основан только на показателе Джинни. Важно учитывать также другие факторы, такие как репутация компании в академическом сообществе, качество редактирования и ревью процесса, а также доступность материалов для широкой аудитории. Иногда более низкое по Лоренцу издание может быть предпочтительным, если оно специализировано в конкретной области и имеет хорошую репутацию среди экспертов. Наконец, следует отметить, что опора на рассматриваемый критерий не является единственным способом выбора места для размещения НИР. Существуют и другие методы и критерии оценки, которые могут быть полезными при принятии окончательного решения. В заключение можно сказать, что критерий Джинни является полезным инструментом, который может помочь исследователю в поиске издательства для обнародования полученных результатов и достижений. Однако его использование должно быть осознанным и с учетом рисков и ограничений, которые могут возникнуть при таком подходе.

В России зафиксирован рост доходного неравенства

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. В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel. Один из ключевых факторов, которым стоит руководствоваться, является коэффициент Джинни.

В прошлом году в России произошел рост концентрации доходов.

Но можно рассчитать коэффициент Джинни по богатству. Коэффициент Джини в России по богатству в 2010 году был 42 % (0,420). Для исчисления коэффициента Джини необходимо рассчитать величины pi и qi. Обнуление признака означает приравнивание коэффициента перед ним к нулю, тогда как полезные признаки получают положительные коэффициенты. Коэффициент Джинни показывает соотношение доходов 10 процентов самых богатых к 10 процентам самых бедных. Иногда используется процентное представление этого коэффициента, называемое индексом Джини (значение варьируется от 0% до 100%). Есть ещё коэффициент/индекс Джини (Gini impurity), который используется в решающих деревьях при выборе расщепления.

Коэффициент Джини применительно к отраслям российской экономики

В стране растет коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства Фото: Екатерина Сычкова © Иногда используется процентное представление этого коэффициента, называемое индексом Джини (значение варьируется от 0% до 100%). Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). А коэффициент джинни у них выше, чем в рф. Изучая проблемы неравенства, экономисты рассчитывают коэффициент Джини.

Gini Coefficient By Country

Или на роскошь (коэффициент джинни). Росстат отчитался, что коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее. Кривая Лоренца и коэффициент Джинни. Распределению доходов в рыночной экономике обычно свойственна значительная степень неравенства. Коэффициент, как и предсказывали пророки киберпанка.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий