Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач.
Сергей Собянин объяснил причины социального неравенства в Москве
Далее мы покажем, что Коэффициент Джини является абсолютно точной алгебраической интерпретацией Кривой Лоренца, а она в свою очередь является его графическим. Текст научной работы на тему «Неравенство доходов и коэффициент Джини в России». По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом.
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, составляет большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и находится на нижнем уровне распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеренных доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов. Получить точные данные о богатстве еще труднее из-за популярности налоговых убежищ офшорных зон. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается разделить двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до одного числа, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В повседневных терминах это было бы похоже на описание содержимого фотографии только по ее длине вдоль одного края или простому среднему значению яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами внутри распределения, например распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом ключе понимание демографии может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини.
Например, большая часть пенсионеров повышает индекс Джини. Резюме Индекс Джини - это показатель распределения доходов населения. Более высокий индекс Джини указывает на большее неравенство, когда люди с высоким доходом получают гораздо больший процент от общего дохода населения. Из-за данных и других ограничений индекс Джини может завышать неравенство доходов и может скрывать важную информацию о распределении доходов.
Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации.
Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу и являющейся линией равномерного распределения.
Коэффициент концентрации, или коэффициент Джини. Он рассчитывается как отношение площади сегмента, образованного кривой Лоренца и линией равномерного распределения доходов, к половине площади всего квадрата. Чем больше коэффициент, тем больше неравенство. Он изменяется от 0 до 1. Отношение уровня дохода лиц, находящихся в верхнем дециле, к уровню дохода лиц из низшего дециля показывает коэффициент дифференциации доходов. Экономической науке известны три современные модели распределения доходов. Первая из них описывает распределение населения по доходам в развитых странах. Это модель демократического рыночного общества, поддерживается мощной социальной группой; обычно называемой средним классом. Графически она напоминает черты одногорбого арабского верблюда: большинство населения имеет средние доходы, а доли бедных и богатых незначительны и равномерно снижаются при удалений от средней.
Общество подобного типа хорошо приспособлено для достижения общественных компромиссов с помощью демократических институтов. Другая модель схематично отражает социальное расслоение в странах слаборазвитого капитализма с диктатурой или неустойчивой демократией. Она имеет вид островерхого треугольника с вогнутыми сторонами, имеющего мощное основание. Ключевая проблема такого общества состоит в трудности создания стабильного механизма выработки общественного согласия. Средний класс там слишком слаб для того, чтобы навязывать всем своё понимание консенсуса, в то время как наиболее бедные слои, хотя и многочисленные, не в состоянии сформировать достаточную политическую силу, способную придать направленность ожидаемым преобразованиям.
In the image, the x-axis represents the data values and the y-axis represents the value of entropy. Therefore, at both extremes left and right , there is no entropy impurity as each class has all the elements that belong to that class.
It is clear from our observation that both the extremes left and right are pure with no entropy. We will make the decision tree model be given a particular set of data that is readable for the machine. Now, let us calculate Gini Index for past trend, open interest, trading volume and return in the following manner with the example data: Past Trend.
Экономисты показали: Китай обогнал США по уровню социального неравенства
Четвертый столбец — произведение первого и второго. Пятый столбец — произведение первого и третьего. Далее подсчитываем суммы по четвертому и пятому столбцу. Это самая простая в применении формула. Советую ее запомнить. А если вдруг хочется понять, как она выведена, откройте этот спойлер объяснение довольно длинное!
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.
Является ли это особым случаем? В этих условиях, условиях двусторонней монополии, возможна ситуация, когда установившаяся ставка заработной платы и уровень занятости подходят к конкурентным уровням значительно ближе, чем в том случае, когда существует монополия только на одной стороне рынка. Неравенство в распределении национального дохода. Кривая Лоренца. Коэффициент Джинни Дифференциация заработной платы - одна из причин существования неравенства доходов. В связи с этим в обществе существуют разные группы населения по доходам - с высоким, средним и низким. Вопрос: следует ли стремиться к тому, чтобы доход распределялся в соответствии с принципом равенства? Ответ: по данному вопросу существуют разные позиции. Одни экономисты считают, что равенство доходов является основной предпосылкой выживания капитализма. В конечном итоге для иллюстрации распределения дохода в экономике стали использовать кривую Лоренца. Кривая Лоренца показывает степень неравенства доходов. Он вывел следующую закономерность: в распределении доходов нет ни абсолютного равенства, ни абсолютного неравенства. На основе данных табл. Это когда все, за исключением одного человека скажем, 99 из 100 человек , не имеют дохода, а этот один человек получает весь доход. Отсюда любое фактическое распределение дохода занимает промежуточное положение между этими крайними случаями. Кривая Лоренца представляет собой промежуточную кривую, причем заштрихованная площадь указывает на отклонение от абсолютного равенства и, следовательно, показывает степень неравенства в распределении дохода. Чем больше эта область, тем больше степень неравенства доходов. Кривая Лоренца Кривая Лоренца показывает степень неравенства доходов: заштрихованная область. Заметим, что государственная налоговая система и трансфертные программы существенно уменьшают степень неравенства в распределении доходов. Это видно из рис. Влияние государственных налогов и трансфертных платежей на неравенство доходов Из рис. Трансфертные платежи способствуют уменьшению неравенства и составляют большую часть дохода населения с самыми низкими доходами. Но в России имеет место неравенство в распределении денежных доходов между различными группами населения. Имеются и другие способы измерения степени неравенства в распределении дохода: через коэффициент фондов и коэффициент Джинни. Так, в России коэффициент фондов в 1998 г. В 1994 г. Коэффициент Джинни индекс концентрации доходов характеризует степень отклонения фактического распределения денежных доходов населения от линии их равномерного распределения. Величина коэффициента может варьировать от 0 до 1, при этом чем выше значение показателя, тем более неравномерно распределены доходы в обществе. Так, в России коэффициент Джинни в 1998 г.
Можно видеть, что над каждой группой образуется треугольник или четырехугольник — они выделены разными цветами. Рассмотрим, например, вторую группу зеленый четырехугольник. Тогда сумма всех фигур под кривой Лоренца будет равна Эту сумму, как вы помните, нужно вычесть из 0,5, чтобы получить площадь фигуры над кривой И наконец, разделив все это на площадь диагонального треугольника то есть опять же на 0,5 , получим формулу коэффициента Джини: Есть и другие формулы, расчет по одной из них приведен, например, вот тут. Мне кажется, что в ней проще запутаться, а получается ровно то же самое. Чтобы проверить себя, решите задачу. Ответ и решение под спойлерами: Задача Предположим, что в некоторой стране N проживают три группы населения: бедные, средний класс и богатые.
Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
В 1991 году коэффициент Джини равнялся 0,26, а в 1993 году после перехода к рыночному механизму регулирования экономики — уже 0,498. Росстат отчитался, что коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее. Подтверждением тому служит и высокое значение коэффициента Джинни в России. Страны ближнего востока и северной Африки: Коэффициент Джини.
В России зафиксирован рост доходного неравенства
Для исчисления коэффициента Джини необходимо рассчитать величины pi и qi. По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом. Коэффициент Джинни применяется для измерения неравномерности распределения каких-либо переменных в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает полное равенство. Коэффициент Джинни применяется для измерения неравномерности распределения каких-либо переменных в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает полное равенство. абсолютного отсутствия риска.