В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. 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%. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели.
Вы точно человек?
Индекс Джини (или коэффициент Джини) — это мера распределения доходов среди населения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Коэффициент Джини – наиболее распространенный ста-тистический индекс неоднородности или неравенства в общественных науках. Облигации0. Акции0. Индексы0. Рекорд Джини, или коэффициент Джини, является фактической пропорцией дисперсии, созданной итальянским аналитиком Коррадо Джини в 1912 году.
Новости GIN
В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее. 28 фев в 21:49. Пожаловаться. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. это показатель распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства). Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини. Индекс Джинни стал одним из основных инструментов для оценки качества научных сборников.
Индекс Джини, или почему рядовому работнику не хочется работать?
Тот же анализ может быть применен к распределению богатства «коэффициент Джини богатства» , но поскольку богатство труднее измерить, чем доход, коэффициенты Джини обычно относятся к доходу и выглядят просто как «коэффициент Джини» или «индекс Джини», без указания того, что они относятся к доходу. Коэффициенты богатства Джини, как правило, намного выше, чем для дохода. Коэффициент Джини — важный инструмент для анализа распределения доходов или богатства в стране или регионе, но его не следует принимать за абсолютное измерение дохода или богатства. По данным ОЭСР , в стране с высоким и низким уровнем доходов может быть один и тот же коэффициент Джини, если доходы распределяются одинаково внутри каждой из них: в Турции и США в 2016 году коэффициенты Джини по доходам составляли около 0,39-0,40. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представляется графически через кривую Лоренца, которая показывает распределение доходов или богатства путем нанесения процентиля населения по доходу на горизонтальную ось и совокупного дохода на вертикальной оси. Коэффициент Джини равен площади под линией полного равенства 0,5 по определению за вычетом площади под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией полного равенства. Другими словами, это вдвое больше площади между кривой Лоренца и линией полного равенства.
Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2. Вычитая это число из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которое затем делим на 0,5. Эта цифра представляет собой чрезвычайно высокое неравенство. Другой способ восприятия коэффициента Джини — это показатель отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально равной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем меньше равноправия в обществе. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия.
Коэффициент Джини в мире Глобальный Джини По оценкам Кристофа Лакнера из Всемирного банка и Бранко Милановича из Городского университета Нью-Йорка, коэффициент Джини для глобального дохода составлял 0,705 в 2008 году по сравнению с 0,722 в 1988 году.
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. Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака.
Однако этот экономический рост привел к увеличению разрыва между богатыми и бедными. Основными причинами растущего неравенства в Китае являются экономические реформы, проведенные правительством, и процесс урбанизации. Реформы способствовали быстрому развитию городов и подъему среднего класса, однако в сельских районах и среди мигрантов население осталось отсталым и несравненно беднее. Еще одной причиной растущего неравенства является неравномерное распределение доходов между различными регионами Китая. Развитые приморские провинции, такие как Пекин и Шанхай, получают гораздо большую часть бюджета, в то время как более отдаленные и бедные провинции остаются за бортом этого развития. Другой фактор, способствующий неравенству, — это различия в доступе к образованию и здравоохранению. Богатые и густонаселенные города предлагают лучшие условия образования и более качественное здравоохранение, в то время как сельские районы мало получают подобные преимущества. Все эти факторы вместе создают негативную ситуацию, в которой бедные слои населения Китая оказываются обделенными и оставленными без возможности участвовать в экономическом прогрессе страны. Растущее неравенство может привести к социальным и политическим протестам, а также оказать отрицательное влияние на экономическую стабильность и устойчивость Китая в будущем. Индия: ухудшение ситуации Справедливо отметить, что Индия является одной из наиболее неравенственных стран в мире.
И несмотря на ее экономический рост и модернизацию в последние десятилетия, проблема неравенства продолжает оставаться актуальной. Значительная часть населения Индии остается живиться на крайне низкие доходы, не обладая адекватными средствами к существованию. Увеличение индекса джини в Индии может иметь серьезные социальные и экономические последствия. Большое неравенство может привести к социальной напряженности, бедности и нестабильности в стране.
В настоящее время индекс Джини широко применяется в экономических, социальных и демографических исследованиях. Если одна исследуемая величина равномерно изменяется при вариации другой, то соответствующая зависимость может быть представлена с помощью линии в системе координат, где по осям откладываются значения величин, упорядоченные по возрастанию и обычно выражаемые в процентах. На рисунке показано распределение совокупного дохода страны в обществе. Диагональная прямая соответствует равномерному распределению дохода.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Gini Impurity. A measurement used to build Decision Trees to determine how the features of a dataset should split nodes to form the tree. What is Gini Impurity? Gini Impurity is a measurement used to. В РФ, по данным конца 2014 года, коэффициент Джини по доходам был равен 0,42, а по имуществу – 0,921, что свидетельствует о высоком уровне общественного неравенства. Читайте последние финансовые новости GIVAUDAN-REG NAMENS-AKTIEN SF 10 и будьте в курсе всех событий, влияющих на динамику GIN.
К вопросу о применении коэффициента Джини и других показателей неравенства
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. В 2019 году, в сравнении с 2015, уровень социального неравенства, как сказано выше, в Прикамье стал меньше.
Фактически ищут 2 площади. Если они будут идентичны, то коэффициент Джини будет равен нулю и означать полное равенство между всеми группами населения. Если же площади будут максимально отличаться, то коэффициент неравенства составит 1. Это свидетельство полного дисбаланса между бедными и богатыми в обществе. Для детального расчета используют специальную формулу Брауна по которой можно рассчитать коэффициент Джини и составить рейтинг внутри страны, который распределен как по годам, так и по регионам на карте. После получения этих цифр можно сопоставить рейтинг разных стран.
Актуальные показатели Коэффициент Джини рассчитывается и в России. Эти цифры можно найти на страницах официального сайта Росстата.
Доходы российских топ-менеджеров и сотрудников младшего звена приближаются друг к другу. То есть по сравнению с 2015 годом он ещё больше понизился: зарплатная справедливость возросла. Неравенство доходов сократилось. Рассмотрим регионы страны.
В этих областях России нет гигантской пропасти между доходами высших руководителей и младшего персонала. Республика Крым в их числе. У нас коэффициент Джинни 0,29. Ещё несколько цифр из этого отчёта. Медианная зарплата в Крыму 18 400 рублей. Это не средняя зарплата, а та, которая находится ровно посредине зарплатного списка между самой высокой и самой низкой.
К этой цифре надо относиться осторожно. В Крыму ещё не полностью побеждена порочная практика платить зарплаты в конверте, а в документах показывать минималку. Поэтому нельзя сказать точно, сколько среди этих людей тех, кто действительно получает так мало. Вот и получается, что разброс зарплат в Крыму не велик, между топ-менеджерами и их подчинёнными нет разницы по доходам в миллионы рублей, и коэффициент Джинни у нас вполне справедливый. Ключевые слова:.
Диагональная прямая соответствует равномерному распределению дохода. Если распределение доходов подчиняется данной прямой, то расслоение по уровню доходов в обществе отсутствует линия справедливости. В противном случае оно будет описываться некоторой кривой, которая проходит выше или ниже прямой линии и называется кривой Лоренца.
Индекс Джини численно равен отношению площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства залитая область на рис.
Как оценивается социальное неравенство
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. 8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. The Школа Джини скоро предоставит учебные модули в реальный мир Economics within the context of Gini’s unique Economic Humanism philosophy. Индекс Джини (или коэффициент Джини) — это мера распределения доходов среди населения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году.
Индекс Джини в 1980–2022 годах
- По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире
- Индекс Джини и неравенство доходов
- предоставляет экономические и финансовые данные
- Коэффициент Джини (распределение дохода)
- Бывшая участница NMIXX Джинни подписывает контракт с новым агентством — Fil
- Как построить кривую Лоренца
Определение индекса Джини
Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Lists of Gini coefficient by country as calculated by the World Bank and by the World Income Inequality Database, UNU-WIDER UN University, World Institute for Development Economics Research, for the. Поведение доверительного интервала коэффициента Джини предсказуемо и объяснимо. Сегодня (14 апреля), южнокорейское новостное издание Спорт Кёнхян сообщил, что Джинни, бывшая участница NMIXX, подписала контракт с новым агентством United Artist Production (UAP).
Бывшая участница NMIXX Джинни подписывает контракт с новым агентством — Fil
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. В России используется метод деления на 20-процентные группы [2].
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. Различия в методах сбора статистических данных для вычисления коэффициента Джини приводят к затруднениям или даже невозможности в сопоставлении полученных коэффициентов.
Артистка также расторгает свой эксклюзивный контракт с агентством JYP Entertainment. Однако компания поспешила успокоить поклонников группы, подчеркнув, что NMIXX продолжат выступать, но уже вшестером. Что касается причин, по которым певица решила покинуть группу, то в заявлении агентства указаны некие «личные обстоятельства».
Статьи Понимание индекса Джини и получения информации в деревьях принятия решений Начиная с интеллектуального анализа данных, недавно усовершенствованного универсального подхода, который будет успешно применяться при прогнозировании данных, это благоприятный метод, используемый для анализа данных для выявления тенденций и взаимосвязей. Некоторые популярные инструменты, используемые в интеллектуальном анализе данных: искусственные нейронные сети ИНС , логистическая регрессия, дискриминантный анализ и деревья решений. Дерево решений - самый известный и мощный инструмент, который легко понять и быстро реализовать для обнаружения знаний из огромных и сложных наборов данных. Вступление Многие теоретики и практики регулярно оттачивают методы, чтобы сделать процесс более строгим, адекватным и рентабельным. Изначально деревья решений используются в теории принятия решений и статистике в больших масштабах. Это также эффективные инструменты в интеллектуальном анализе данных, поиске информации, интеллектуальном анализе текста и распознавании образов в машинном обучении. Здесь я бы порекомендовал прочитать мою предыдущую статью , чтобы подробно остановиться и отточить свой запас знаний с точки зрения деревьев решений. Сущность деревьев решений превалирует в разделении наборов данных на разделы, которые косвенно образуют дерево решений инвертированное с корневыми узлами наверху. Стратифицированная модель дерева решений приводит к конечному результату через проход по узлам деревьев. 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.