Tentokrát o tom budeme mluvit Giniho index K tomu uděláme krátký úvod o tom, co a indexu je číselné vyjádření existujících variant S ohledem na fenomén jakéhokoli typu mohou být jevy jakéhokoli druhu, ale jeho hlavním závěrem je graf, který na první pohled určuje všechna statistická data, a to za účelem šíření a / nebo porozumění informací.
Index nerovnosti je měřítkem, které shrnuje způsob, jakým je proměnná distribuována, ať je jakákoli, mezi množinu jednotlivců. V případě ekonomické nerovnosti je měřenou proměnnou obvykle utrácení rodin, spolubydlících nebo jednotlivců. Italský statistik Šíření Gini„Navrhuji indikátor, jehož účelem je měřit míru nerovnosti mezi stávajícími obyvateli konkrétního regionu. Na rozdíl od indexu se koeficient počítá jako část poměru ploch v diagramu známého "Lorenzova křivka"
Giniho koeficient zahrnuje číslo mezi 0 a 1, 0 je ten, který odpovídá dokonalé rovnosti, kde každý má stejný příjem, zatímco číselná hodnota 1 odpovídá dokonalé nerovnosti, kdy pouze jeden jedinec má příjem a všichni ostatní žádný. Giniho index je Giniho koeficient, ale vyjádřený v odkazu na maximálně 100, na rozdíl od koeficientu, který odpovídá desetinným číselným hodnotám, které existují pouze mezi 0 a 1, to má také urychlit porozumění grafům jako šíření získaných výsledků.
V rámci klasifikace nerovností existují v literatuře dvě velké míry, kterými jsou tato seskupení: pozitivní opatření, které odpovídají těm, které neodkazují na sociální péči. Zatímco tam jsou také normativní opatření, které jsou na rozdíl od pozitivních založeny na přímé sociální péči. V závislosti na vybraném indikátoru jsou definovány normy nebo parametry, se kterými je sledované rozdělení příjmů srovnáváno.
Součástí vlastností Giniho indexu nebo Giniho koeficientu jsou:
- Za normálních okolností se k určení oblasti mezi přímkou dokonalé ekvity a Lorenzovou křivkou používá určitý integrál, což se považuje za ideální postup, existují však i případy, kdy není výslovná definice Lorenzovy křivky známa, proto existují i jiné metody. jsou používány, jako jsou různé vzorce s konečným počtem přídavků, postupy a vzorce se liší podle zvážení případu.
- Ačkoli požadovaným výsledkem je graf, který jednoduchým a praktickým způsobem představuje indexy nerovnosti, nedoporučuje se provádět vizuální hodnocení, pokud jde o dvě Lorenzovy křivky, protože toto hodnocení může být chybné, se doporučuje porovnat nerovnost, kterou každá z nich představuje samostatně, a vypočítat Giniho indexy odpovídající každé křivce.
- Jakákoli Lorenzova křivka nebo spíše; všechny Lorenzovy křivky procházejí křivkou nebo přímkou, která spojuje body na následujících souřadnicích: (0, 0) a (1, 1)
- Tabulka variačních koeficientů má vlastnosti, které jsou srovnatelné s vlastnostmi indexu Gini.
Lorenzova křivka.
Lorenzova křivka je grafické znázornění použité k reprezentaci relativního rozdělení proměnné v dané doméně. Obvykle je doménou, ve které se tato křivka odráží, reprezentace souboru zboží nebo služeb v regionu, a to použitím Lorenzovy křivky ve spojení s Giniho indexem nebo Giniho koeficientem. Autorství této křivky je Max O Lorenz v roce 1905.
Vztah mezi Lorenzovou křivkou a Giniho koeficientem.
Spolu s Lorenzovou křivkou můžeme vypočítat Giniho index, jednoduše rozdělit zbývající plochu mezi křivku a čáru „rovnosti“, a to celkovou plochou, která pod křivkou zůstane. Tímto způsobem získáme koeficient nebo naopak vynásobením výsledku 100 získáme procento.
Giniho index i Lorenzova křivka jsou vyvíjeny jako metody k identifikaci nerovností mezi populací území (národ, stát, lokalita atd.), Přičemž je třeba chápat, že čím více spravedlnosti mezi obyvateli existuje, tím větší je aproximace křivky dokonalá linie, zatímco její opak, velká nerovnost mezi populací území, křivka se stává stále výraznější.
Jaká je funkce Giniho indexu?
V rámci studia nerovnosti existuje několik různých způsobů, jak popsat způsob, jakým je příjem rozdělován mezi různé skupiny jednotlivců ve společnosti nebo skupiny lidí na určitém území. Mezi tyto metody patří: uspořádání informací, indikátory nerovnosti a rozptylové diagramy.
Skutečnost, že je vypracován diagram pro vizualizaci rozdělení příjmů, je opravdu užitečnou funkcí pro analýzu nerovnost, protože nám umožňuje identifikovat aspekty tvaru distribuce, které by s jinými metodami nebyly možné nebo by přinejmenším představovaly složitější úkol.
Aplikace indexu Gini.
V konkrétní společnosti existuje určitý stupeň ekonomické nerovnosti a vývoj této společnosti se postupem času stává předmětem zájmu mnoha ekonomů a veřejného mínění obecně. Existují různé analýzy, které se provádějí ohledně hodnocení míry nerovnosti ve společnosti. V průběhu historie ekonomické analýzy již byly navrženy různé ukazatele pro dobře známé studium nerovnosti; Ty však neměly tak plodné výsledky, jako ty, které vědci v oboru znají jako „Gini Concentration Coefficient“. Jelikož je tento index nejsnadněji interpretovatelný, neustále se také používá jako reference pro debatu o fungování nerovnosti a jejích dopadech na životní úroveň obyvatel v regionu.
Mezi prvními, respektive prvními pracemi, které navrhovaly využití funkcí sociální péče k měření nerovnosti, se datuje rok 1920od výrobce DaltonBěhem vyšetřování Dalton, navrhuje vypočítat a sledovat ztrátu pohody způsobenou spravedlivým rozdělením příjmů mezi lidi. Pomocí oddělitelné, symetrické, aditivní a nutně konkávní užitné funkce příjmu Dalton definoval to, co se později stalo známým jako Daltonův index.
Úvahy o indexu Gini.
- V rámci teorie se uvažuje o 4 alternativách, které vytvářejí uspořádání dat, přestože ty, které se nejvíce používají se spoustou opakování, jsou „frekvenční distribuce“ a „Lorenzova křivka“, nejméně používané, ale stále velmi účinné. jsou „průvodní diagramy“ a „logaritmická transformace“.
- Jaká je uvedená proměnná pro měření nerovnosti? V rámci empirické práce probíhá debata o proměnné, kterou lze považovat za „vhodnou“ pro hodnocení koncentrace příjmu. Kontroverze v této debatě se řídí dvěma hlavními proměnnými; příjem na obyvatele nebo celkový příjem domácnosti. Dalo by se říci, že obě proměnné jsou správné, a to vše podle potřeby pokrytí s ohledem na prováděný výzkum. Z tohoto důvodu je nutné se nejprve zeptat, jaký je účel tohoto měření? Aby bylo možné pokračovat nebo pokračovat ve volbě proměnné, která odpovídá tomuto konkrétnímu případu.
- Zvažte rozčlenění Giniho indexu. V rámci analýzy nerovnosti je rozklad centrální osou, protože musíme znát původ hlavních nerovnováh, které ovlivňují rovnost na tak základní úrovni jako domácnost.
- Navzdory popularitě a snadnosti postupu výpočtu Giniho index nevyhovuje vlastnosti „aditivní rozklad“. Tím máme na mysli, že výpočet prováděný pro určitou podskupinu nebo podskupiny se nemusí vždy shodovat s hodnotou koeficientu uspořádání celkové populace podle úrovní příjmů.
- Jaké jsou zdroje dat pro měření nerovnosti? Teoreticky knihy a většina článků o měření nerovnosti zvažují a navrhují vzorce, které předpokládají, že použitá data o příjmech jsou náhodný vzorek. V empirické práci se to liší, protože v praxi jsou data shromažďována z průzkumů prováděných v domácnostech, ve kterých se identifikace jednotek zjišťování provádí v jedné nebo více fázích výběru a ve většině příležitostí jsou domácnosti vybírány s nerovnými pravděpodobnosti. To znamená, že koeficient je ve skutečnosti pouhou aproximací.