Коэффициент, как и предсказывали пророки киберпанка. Для исчисления коэффициента Джини необходимо рассчитать величины pi и qi. Текст научной работы на тему «Неравенство доходов и коэффициент Джини в России».
Как рассчитать коэффициент Джини в Excel (с примером)
То есть, строится график отсортированных прогнозных target-значений рис. Затем рассчитывается площадь под кривой — площадь фигуры под линией прогнозных значений. Так мы узнаем качество работы нашего алгоритма. Данный показатель прост в расчёте и легко интерпретируем, а значит популярен и часто используется в моделях банковского скоринга. Но достаточно ли одной метрики и можно «положиться» на Gini в управленческих вопросах? Возникает необходимость управления кредитным риском. А значит, появляется задача улучшения модели рейтингования заемщиков. В качестве примера возьмем датасет с наблюдениями по количественным и качественным характеристикам заемщиков на протяжении экономического цикла и более, для которых проставлен признак дефолта. В таблице ниже представлен пример маркированных данных. Необходимо преобразовать качественные показатели. Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным.
Однако, в бизнесе не всегда важные показатели являются числовыми.
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. Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат.
Это просто факт.
Но если ты чётко его осознаешь — это будет очень хорошо. Всё очень просто. Богатые используют деньги в качестве инструмента обогащения. У бедных же денег нет, и большинство из них тонут в болоте кредитов, из-за чего они становятся ещё беднее. Тут, конечно, нужен пример. Смотри, допустим есть 5 человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей Иван Иванов капитал 2 000 рублей Средняк Средняков капитал 20 000 рублей Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей Вагит Алекперов капитал 200 000 000 000 рублей Прошёл год.
Вася и Иван, не имея средств к существованию, перебивались мелкими подработками, мелкими кражами и потребительскими кредитами. В итоге, Вася должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняк Средняков как работал, так и работает. Зарплату ему увеличили на сумму инфляции и теперь в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. Учитывая инфляцию, он остался на том же уровне благосостояния, в отличие от Васька и Ванька, влезших в кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свои капиталы в акции и ETF.
Оба получили хорошую доходность. Игорь получил больше в процентах на капитал. Из этого примера видно, насколько тяжело бедным не стать беднее, и насколько просто богатому стать богаче. Даже ничего не делая, получая мизерный процент на многомиллиардный капитал, ты всё равно за отрезок времени разбогатеешь на большую сумму, чем человек с миллионом, организовавший суперприбыльный бизнес, и работающий как белка в колесе. В данном примере есть ещё один показательный персонаж — Средняк Средняков. Он олицетворяет собой человека, живущего от зарплаты до зарплаты.
Но не всегда он точно отражает ситуацию с неравенством. Есть 2 офиса, в каждом по 100 сотрудников, децильный коэффициент составляет 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем, по 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый — 2 миллиона в среднем, по 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника. Но в первом офисе 90 человек получают по 20 тысяч рублей в месяц, а 10 человек — по 200 тысяч, а во втором офисе 10 человек получают по 20 тысяч, другие 10 — по 30 тысяч, ещё 70 человек — от 40 до 100 тысяч, и 10 человек по 200 тысяч. Конечно, ситуация с неравенством в этих компаниях будет разной, хотя децильный коэффициент одинаков. Децильный коэффициент подходит для грубой оценки неравенства в обществе, а для более точных значений, всё же, лучше использовать Коэффициент Джини. Почему растёт социальное неравенство Современный мир устроен таким образом, что богатые имеют тенденцию к тому, чтобы становиться ещё богаче, а бедные — к тому, чтобы становиться ещё беднее. Это не хорошо и не плохо. Это просто факт. Но если ты чётко его осознаешь — это будет очень хорошо.
Всё очень просто. Богатые используют деньги в качестве инструмента обогащения. У бедных же денег нет, и большинство из них тонут в болоте кредитов, из-за чего они становятся ещё беднее. Тут, конечно, нужен пример. Смотри, допустим есть 5 человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей Иван Иванов капитал 2 000 рублей Средняк Средняков капитал 20 000 рублей Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей Вагит Алекперов капитал 200 000 000 000 рублей Прошёл год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, перебивались мелкими подработками, мелкими кражами и потребительскими кредитами. В итоге, Вася должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняк Средняков как работал, так и работает. Зарплату ему увеличили на сумму инфляции и теперь в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей.
Коэффициент Джини применительно к отраслям российской экономики
Необходимо преобразовать качественные показатели. Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным. Однако, в бизнесе не всегда важные показатели являются числовыми. Поэтому используют различные способы кодирования переменных. В данной задаче применили WOE-преобразование. Такой подход позволяет придать значимость признаку в формате числа WOE-вес и включить его в набор факторов для обучения модели прогнозирования. Важно, чтобы значения показателей были ранжированы, где А — лучшее значение, B — хорошее значение, С — удовлетворительное значение и т. WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений. Для прогнозирования использую логистическую модель. Запишу факторы в отдельный лист для удобства.
Однако, в ходе анализа модели было предложено рассмотреть возможность добавления нового фактора — F18. Данный показатель является качественным, поэтому требует преобразования с помощью woe функции.
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.
Но также известны случаи потери крупных состояний или даже полных банкротств вполне состоятельных предпринимателей. Как правило, в таких экономиках, как экономика США, отдельное домохозяйство за свою жизнь успевает побывать в нескольких категориях распределения доходов. И связано это с высокой экономической мобильностью. Так, например, какое-т домохозяйство может в одном году входит в группу с самым низким уровнем дохода, а следующем году уже в группу со средним уровнем доходов. Кривая Лоренца и коэффициент Джини также не учитывают данный эффект.
В-третьих, индивиды могут получать трансферты в натуральной форме, которые не отражаются в кривой Лоренца, хотя при этом влияют на распределение доходов индивидов. Трансферты в натуральной форме могут быть реализованы в виде помощи беднейшим слоям населения продуктами питания, одеждой, но обычно они предоставляются в виде многочисленных льгот бесплатный проезд в общественном транспорте, бесплатные путевки в санатории и так далее. С учетом подобных трансфертов экономическое положение беднейших слоев населения улучшается, но кривая Лоренца и коэффициент Джини этого не учитывают. Не так давно в России многие льготы были монетизированы, и объективные доходы беднейших слоев населения стало считать легче. Следовательно, кривая Лоренца стала лучше отражать реальное распределение доходов в обществе.
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. Фигура, образованная пересечением красной прямой линии и фиолетовой кривой, это и есть неравенство распределения доходов.
Коэффициент Джинни может быть от нуля до 1. Или от нуля до 100, если выражен в процентах. Тогда он называется Индекс Джинни.
Чем он выше, тем сильнее расслоение общества. При высоких значениях богатые получают слишком много, бедные — чересчур мало. Ну а низкие значения коэффицинта Джинни наоборот говорят о равенстве, что у всех доходы примерно одинаковые. Если этот показатель равен нулю, значит директор и главный бухгалтер получают столько же, сколько сторож и уборщица. Это на мой взгляд плохо. В этом случае у работника нет стимула развиваться. Какой смысл повышать свою эффективность и идти вверх по карьерной лестнице, если ты всё равно будешь получать также как все. Сверхнизкий коэффициент Джинни может напрочь отбить у людей стремление к росту и самосовершенствованию. Начну с международных сравнений.
Это данные Организации экономического сотрудничества и развития. В России коэффициент Джинни довольно высокий. Это своего рода ориентир социальной справедливости.
Экономисты показали: Китай обогнал США по уровню социального неравенства
8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. Или на роскошь (коэффициент джинни). Коэффициент Джини открывает глаза и показывает социально-финансовые диспропорции внутри страны и по миру.
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
В данной статье мы поговорим о таком понятии и показателе как коэффициент (индекс) Джини. Изучая проблемы неравенства, экономисты рассчитывают коэффициент Джини. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. В стране растет коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства Фото: Екатерина Сычкова ©
Пример расчета коэффициента Лоренца и коэффициента Джини
Коэффициент Джини может принимать значения от 0 до 1. Чем ближе коэффициент Джини к нулю, тем меньше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены более равномерно. Simplify Gini coefficient with our guide! Decode the Gini Index formula, calculate effortlessly, and grasp its vital role in decision trees. Enhance your machine learning expertise with clear examples today! Кривая Лоренца и Коэффициент Джинни проблема справедливого распределения доходов в россии и пути ее решения.
Что такое квартили?
- Мы в соц сетях
- Коэффициент джини в России: статистика, динамика, прогноз
- Задача №77. Расчёт коэффициента Джини
- Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Прошел год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, обеспечивали себя мелкой подработкой, мелким воровством и потребительскими кредитами. В результате Вася оказался должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняков работал и продолжает работать. Его зарплата была увеличена на величину инфляции, и в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. С учетом инфляции он сохранил прежний уровень благосостояния, в отличие от Васи и Вани, которые взяли кредиты.
Игорь и Вагит инвестировали свой капитал в акции и ETF. Оба получили хороший доход. Игорь получил больше в процентах от капитала. Этот пример показывает, как трудно бедным не становиться беднее и как легко богатым становиться богаче. Даже ничего не делая, получая мизерные проценты на многомиллиардный капитал, вы все равно станете богаче за определенный период времени, чем человек с миллионом, создавший сверхприбыльную компанию и работающий как белка в колесе.
В этом примере есть еще одна показательная фигура — Средняков. Это человек, живущий от зарплаты до зарплаты. Он не становится беднее, но и не становится богаче. Хотя он находится в ситуации, когда ему гораздо легче, чем Васе или Ивану, начать инвестировать, стремиться к жизни, в которой «деньги делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги…. С другой стороны, ему легче, чем Игорю или, тем более, Вагиту, оказаться в той ситуации, в которой оказались Вася и Иван.
Что бы человек ни делал, он все равно «увязает» в своем финансовом положении. А для среднего класса, живущего от зарплаты до зарплаты, их намерения играют ключевую роль. Почему и как бороться с неравенством Широко распространено мнение, что высокий уровень неравенства препятствует «подъему общества», тормозит экономическое развитие и угрожает социальной стабильности хотя это не доказано. 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?
А также сравнить распределение показателя в неоднородных группах населения например, сельская местность против городской. Одним из несомненных преимуществ коэффициента Джини является его анонимность. Непонятно, о чьих доходах идет речь, поскольку в этом, по сути, нет никакой необходимости. Недостатки коэффициента Джини Как и все статистические показатели, коэффициент Джини не может дать полную объективную оценку неравенства доходов. Коэффициент имеет следующие недостатки: Он делит население на группы, не описывая эти группы.
Неизвестно, на какие компоненты и ценности делится население. Коэффициент «дается» без этих описаний. Чем больше групп, тем выше показатель. Коэффициент Джини «преуменьшает» источник дохода страны региона и т. В действительности его значение может быть низким. В то же время некоторые граждане зарабатывают деньги тяжелым трудом, а некоторые получают доход от собственности.
Для расчета коэффициента Джини требуются определенные статистические данные. Однако методы их сбора различны. Это делает процесс сравнения коэффициентов гораздо более сложным, а иногда даже невозможным. Существуют противоречия в использовании коэффициента Джини в плановой экономике, где материальные ресурсы находятся в собственности государства общества и распределяются централизованно. Поскольку коэффициент Джини учитывает только различия в доходах населения, а не государства общества , то именно в плановой экономике его значение может быть неправильным, более положительным. Коэффициент Джини и кривая Лоренца относятся только к денежным доходам граждан.
Между тем, многие работники получают свой заработок в натуральной форме. Например, использование продуктов еды собственного производства или приобретенных у других организаций. Доход от опционов на акции имеет особенности при расчете коэффициента Джини. Опцион, хотя и не является доходом, дает возможность заработать на акциях. Деньги, вырученные от продажи акций, учитываются при расчете коэффициента Джини. Децильный коэффициент Помимо коэффициента Джини, существуют и другие коэффициенты, отражающие неравенство в данном обществе.
Например, децильный коэффициент также популярен. Один дециль — это одна десятая часть. Например, в офисе работает 100 сотрудников от уборщиц до генерального директора. Первый дециль самые низкооплачиваемые работники зарабатывает 200 тысяч рублей в месяц на всех. Десятый дециль зарабатывает 2 миллиона рублей на всех. Разделив 2 миллиона на 200 тысяч, получаем коэффициент, равный 10.
Это и есть индекс неравенства в данном офисе. И чем он меньше, тем меньше неравенство. Преимущество этого коэффициента в том, что его легче рассчитать. Однако он не всегда точно отражает ситуацию с неравенством. Имеется 2 офиса, в каждом из которых работает 100 сотрудников, а децильный коэффициент равен 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый дециль получает 2 миллиона в среднем 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника.
Но в первом офисе 90 человек получают 20 000 рублей в месяц и 10 человек — 200 000, а во втором офисе 10 человек получают 20 000, еще 10 — 30 000, 70 человек — от 40 000 до 100 000 и 10 человек — 200 000. Очевидно, что ситуация с неравенством в этих фирмах будет разной, хотя децильное соотношение одинаково.
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. Также крайне затруднительно оценить степень точности, с которой уровень риска аналогичного проекта можно принять за риск рассматриваемого.
Перечни опубликованы на сайте аттестационной комиссии, а также доступен здесь. Показатели для классификации Разделение произошло по количественным и качественным показателям. В числе последних — качество текста и иллюстраций, уникальность публикаций, авторитет исследователя, качество рецензий, рейтинг организации. Среди количественных следующие показатели: Science Index — информационная и аналитическая система РИНЦ; индекс Херфиндаля обозначает степень конкуренции между организациями; коэффициент Джинни отражает степень неравенства в сфере распределения благ; индикатор Хирша для авторов показывает их публикационную активность; 10-летний индекс Хирша для издания демонстрирует его продуктивность. К этой группе также отнесли среднее число обращений к статье за год. В кругах ученых раздаются голоса о неэффективности категорирования журналов ВАК по такому принципу.
Однако другие методики пока не предложены. На сегодняшний день — это единственный способ упорядочить журнальные издания для понимания соискателями их значения. В условиях некоторой неопределенности разработчики новых перечней советуют решать вопросы, которые могут возникнуть на фоне недавно созданной градации, в ВАК или в Министерстве образования.
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
Подтверждением тому служит и высокое значение коэффициента Джинни в России. А коэффициент джинни у них выше, чем в рф. Статьи по ключевому слову «коэффициент Джинни».