Коэффициент Джини, по сути, является мерой неравенства доходов, причем более высокие значения указывают на большее неравенство между самыми богатыми и самыми бедными жителями страны. See the complete list of world stock indexes with points and percentage change, volume, intraday highs and lows, 52 week range, and day charts.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). 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 perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received. See the complete list of world stock indexes with points and percentage change, volume, intraday highs and lows, 52 week range, and day charts. Пенза А.С. 8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации.
По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире
Показатели индекса Джини в России в 1990-е годы. Коэффициент Джини, по сути, является мерой неравенства доходов, причем более высокие значения указывают на большее неравенство между самыми богатыми и самыми бедными жителями страны. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. В 2023 году был составлен рейтинг стран по индексу Джини, который показывает, какие страны являются лидерами по уровню неравенства. 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 period 1960 to 2011.
Рейтинг стран по индексу джини 2023
Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини. Согласно индексу Джини, который измеряет уровень неравенства распределения богатств в стране, страна занимает пятое место по уровню неравенства в мире. Для составления рейтинга исползовался Индекс Джини. 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 perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received. Правильно выведенный индекс Джини позволит изучить средние доходы гражданина выбранной страны, узнать подробную информацию об уровне ВВП, посмотреть динамику изменения уровня неравенства за каждый год. Ниже этого уровня индекс Джини в России был только в 2005 году (0,409).
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
Обновите эту статью, чтобы отразить недавние события или новую доступную информацию. Июнь 2020 г. Мировая карта коэффициентов Джини по странам.
Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства.
Доход от черный рынок экономическая деятельность не включается и является предметом текущих экономических исследований.
And individuals differ in age and consumption needs. Differences among countries in these respects may bias comparisons of distribution. World Bank staff have made an effort to ensure that the data are as comparable as possible. Wherever possible, consumption has been used rather than income.
Income distribution and Gini indexes for high-income economies are calculated directly from the Luxembourg Income Study database, using an estimation method consistent with that applied for developing countries. Statistical Concept and Methodology: The Gini index measures the area between the Lorenz curve and a hypothetical line of absolute equality, expressed as a percentage of the maximum area under the line. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual. Thus a Gini index of 0 represents perfect equality, while an index of 100 implies perfect inequality.
Data on the distribution of income or consumption come from nationally representative household surveys.
Where the original data from the household survey were available, they have been used to calculate the income or consumption shares by quintile. Otherwise, shares have been estimated from the best available grouped data. The distribution data have been adjusted for household size, providing a more consistent measure of per capita income or consumption. No adjustment has been made for spatial differences in cost of living within countries, because the data needed for such calculations are generally unavailable. For further details on the estimation method for low- and middle-income economies, see Ravallion and Chen 1996.
Survey year is the year in which the underlying household survey data were collected or, when the data collection period bridged two calendar years, the year in which most of the data were collected.
Позорный скачок: Россия «впереди планеты всей»
Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. всех стран мира представлены в таблицах по основным регионам мира а также флаги стран, изменения показателя на один период, дата и т.д. Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is available from 1963 to 2022. Below is a chart for all countries where data are available.
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
Коэффициент Джини можно определить как макроэкономический показатель, характеризующий дифференциацию денежных доходов населения в виде степени отклонения фактического распределения доходов от абсолютно равного их распределения между жителями страны. Более высокие значения индекса представляют большее неравенство в распределении доходов.
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.
Здесь представлены следующие показатели, вплоть до 2018 года. По годам Распределенный за весь период существования России, как самостоятельного государства, коэффициент Джини выглядит следующим образом: В 1992 год он составил 0,289.
Распределение доходов семьи - индекс Джини Распределение доходов семьи - индекс Джини 15 апреля 2024 0 комментариев 10252 просмотра Коэффициент Джини индекс Джини - статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку к примеру, по уровню годового дохода - наиболее частое применение, особенно при современных экономических расчётах. Коэффициент Джини может принимать значения от нуля до единицы 0-1 , расположенные между идеальной прямой равномерного распределения и кривой Лоренца.
The Gini index measures the area between the Lorenz curve and a hypothetical line of absolute equality, expressed as a percentage of the maximum area under the line. Thus a Gini index of 0 represents perfect equality, while an index of 100 implies perfect inequality.
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
For example, the Central African Republic has a Gini coefficient almost ten times the global average 61. The Gini coefficients of high- and low-income countries may be the same. In addition, the Gini coefficient may overestimate income disparity and be erroneous because of restrictions such as valid GDP and income statistics. To be fair, the Gini coefficient climbed to a record high of 65.
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.
Green economy data was once the domain of large international organizations with periodic collection timelines dependent upon country reporting. Today, we increasingly gather data from sensors, satellites, and citizen scientists using mobile technology, often without the intermediary of government. Similarly, the modeling and application of these data have expanded significantly. Diverse stakeholders — ranging from NGOs, global finance, multinational companies, and academia — apply these data to innovative modeling and tracking platforms.
The first index of its kind published in 2010, the GGEI has been tracking country performance in the green economy throughout the past decade, taking an integrated view of relative country performance around climate change, sector decarbonization, green markets, and the environment. With this edition, we retooled the methodological approach. For each of the 160 countries tracked in the GGEI, there is a measurement of both progress tracking and target verification that will offer stakeholders in the green economy a new way to understand how policies, investment, and activism can best ensure a real and just transition. Continue reading below for much more detail on these changes, as well as a wide range of videos, data files, and other links to learn more about this new GGEI. You can learn more about this novel measurement approach in Chapter 3. The GGEI was the first green economy index, launched in 2010, and today is the most widely referenced product of its kind internationally, utilized by policymakers, international organizations, ESG investors, and companies to evaluate and understand linkages between country green economy performance and their own commercial or organizational agendas. Like many indices, the GGEI is used to benchmark performance, inform ESG investment strategy, communicate areas that need improvement, and educate diverse stakeholders how they too can promote progress. The GGEI is also useful as the foundation for creating customized sustainability measurement frameworks for a diverse range of stakeholders.
For example, for a series that shows the percentage of female population, double-click on the series Population, Female. Then double click on the series Population, Total. After the formula is complete, you can verify its syntax by clicking the Validate button. Give a name to your custom indicator and click on Add. To have "not available" values in the database treated as zero within your formula, use the NA function. Later if you wish to see or change the formula for an indicator you have created, from the right side current selection panel click the Edit. Use the DEL key to delete the last entry and step backwards to edit the formula. Click the Clear button to erase the custom indicator formula.
Note: Validation will verify a formula for proper syntax only. Derived indicators may yield inappropriate results and caution should be observed.
Котировки участников рынка
- Коэффициент Джини - индекс концентрации доходов — Тюлягин
- Индекс джини 2023: рейтинг стран мира
- Список стран по показателям неравенства доходов
- Gini Coefficient
- предоставляет экономические и финансовые данные
- Из Википедии — свободной энциклопедии
Уровень инфляции
| Неравенство в Китае | Для составления рейтинга исползовался Индекс Джини. |
| Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality | Согласно индексу Джини, который измеряет уровень неравенства распределения богатств в стране, страна занимает пятое место по уровню неравенства в мире. |
| Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России | 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, следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении .pdf). |
Неравенство в Китае
Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства). Albania Algeria Angola Argentina Armenia Australia Austria Azerbaijan Bangladesh Belarus Belgium Belize Benin Bhutan Bolivia Bosnia and Herzegovina Botswana Brazil Bulgaria Burkina Faso Burundi Côte d'Ivoire Cabo Verde Cameroon Canada Central African Republic Chad Chile China Colombia.
Графическое представление индекса Джини
- Глобально управляемая «мягкая посадка» мiровой экономики. Ч. 2: new_rabochy — LiveJournal
- Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
- Коэффициент Джини |
- GGEI - Dual Citizen
- Размер богатства и имущественного неравенства по странам мира — UBS, 2023
- Все продукты Банки.ру
Размер богатства и имущественного неравенства по странам мира — UBS, 2023
Более того, в 2008 году на волне кризиса неравенство в Китае впервые за 30 лет перестало расти и даже снизилось с высшей официальной отметки индекса Джини в 49,1. И как Китай борется с неравенством? В Китае существует минимальная зарплата. В Пекине она составляет примерно 20 000 рублей, а почасовая ставка — 220 рублей, в Шанхае — 23 000 рублей в месяц и 200 рублей в час, в Лхасе Тибет — 14 000 рублей в месяц и 130 рублей в час. Регионы по закону обязаны увеличивать минимальную зарплату хотя бы раз в два года. При этом 500 млн китайцев получают базовую пенсию в 125 юаней 1250 рублей.
Есть какие-нибудь пособия? С 1997 года в Китае действует система дибао — аналог нашего пособия по бедности. Главный недостаток системы в том, что сложно получить выплаты: документы подаются в центр и проходят долгий бюрократический отбор. Система очень слабо распространена вне городских районов. Лишь в 2016 году были слиты воедино городская и сельская системы медицинского страхования.
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. Датасет состоял из 595207 строк в трейне, 892816 строк в тесте и 53 анонимизированных признаков. Напишем простенький бейзлайн, благо это делается в пару строк, и построим графики. Коэффициент Джини победившей модели — 0.
Это одна из причин, почему все модели, в том числе и победившие, по сути получились мусорные. Наверное, просто пиар, раньше никто в мире не знал про Porto Seguro кроме бразильцев, теперь знают многие. Целевой маркетинг В этой области можно лучше всего понять истинный смысл коэффициента Джини и Lift Curve. Почти во всех книгах и статьях почему-то приводятся примеры с почтовыми маркетинговыми кампаниями, что на мой взгляд является анахронизмом. Создадим искусственную бизнес-задачу из сферы free2play игр. У нас есть база данных пользователей когда-то игравших в нашу игру и по каким-то причинам отвалившихся. Мы хотим их вернуть в наш игровой проект, для каждого пользователя у нас есть некое признаковое пространство время в проекте, сколько он потратил, до какого уровня дошел и т.
Оцениваем модель коэффициентом Джини и строим Lift Curve: Предположим, что в рамках маркетинговой кампании мы тем или иным способом устанавливаем контакт с пользователем email, соцсети , цена контакта с одним пользователем — 2 рубля. Мы знаем, что Lifetime Value составляет 5 рублей. Необходимо оптимизировать эффективность маркетинговой кампании. Предположим, что всего в выборке 100 пользователей, из которых 30 вернется. Это провал кампании. Рассмотрим график Lift Curve. Мы в плюсе.
Таким образом, Lift Curve позволяет нам наилучшим образом оптимизировать нашу маркетинговую компанию. Сортировка пузырьком Коэффициент Джини имеет довольно забавную, но весьма полезную интерпретацию, с помощью которой мы его также можем легко подсчитать. Оказывается, численно он равен: где, число перестановок, которые необходимо сделать в отранжированном списке для того, чтобы получить истинный список целевой переменной, — число перестановок для предсказаний случайного алгоритма. Напишем элементарную сортировку пузырьком и покажем это: Комбинаторно несложно подсчитать число перестановок для случайного алгоритма: Видим, что мы получили значение коэффициента, как и в рассматриваемом выше игрушечном примере. Надеюсь, статья была полезна и развеяла некоторые мифы относительно этой метрики качества.
Россия находится в третьем десятке и имеет средний индекс неравенства, на уровне Китая, Индонезии, Таиланда. Что дает индекс? Равенство распределения доходов часто отождествляют со справедливостью, однако это не совсем так.
Справедливым в определенной трактовке смысла можно назвать и обратную ситуацию, когда доходы распределяются на общих условиях в ходе конкурентной борьбы. Какое понимание справедливости более верное — вопрос открытый. Индекс Джини характеризует страны по равномерности распределения доходов, а справедливое оно или нет — вопрос не из статистической области. Практическим же результатом расчета индекса Джини в современной экономической реальности является оценка эффективности системы распределения благ в экономике и отслеживания возможных диспропорций в ней. Предыдущие статьи цикла:.
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? 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.
Социальное неравенство. Индекс Джини
- Gini Ranking 2023
- Навигация по записям
- Ресурсы ЕАЭС
- Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов