Mi a Gini Index?

mi a gini index

Ezúttal erről fogunk beszélni Gini index Ehhez rövid bevezetőt készítünk arról, hogy mi a index a a létező variációk számszerű ábrázolása Bármely típusú jelenség tekintetében a jelenségek bármilyenek lehetnek, de fő következtetése egy olyan grafikon, amely egy pillanat alatt meghatározza az összes statisztikai adatot, ezt az információ terjesztése és / vagy megértése céljából.

Az egyenlőtlenségi index az a mérték, amely összefoglalja a változó eloszlásának módját, bármi is legyen az, az egyének halmaza között. Gazdasági egyenlőtlenség esetén a mérési változó általában a családok, élettársak vagy egyének költekezése. Az olasz statisztikus Gini Spread, Kitalálok egy mutatót, amelynek segítségével mérhetjük az egyenlőtlenség szintjét egy adott régió meglévő lakói között. Az indextől eltérően az együtthatót a jól ismert diagram diagramterületeinek részeként kell kiszámítani "Lorenz görbe"

A Gini-együttható 0 és 1 közötti számot tartalmaz, ahol a 0 a tökéletes egyenlőségnek felel meg, ahol mindenkinek ugyanaz a jövedelme, míg az 1 számérték a tökéletes egyenlőtlenségnek felel meg, ahol csak egy egyénnek van jövedelme, a többinek pedig nincs. A Gini-index a Gini-együttható, de legfeljebb 100-ra vonatkoztatva fejezzük ki, ellentétben azzal az együtthatóval, amely megfelel a csak 0 és 1 között létező tizedes számértékeknek, ez a grafikonok megértésének felgyorsítására is szolgál. mint a kapott eredmények terjesztése.

Az egyenlőtlenségek osztályozásán belül két nagy mértéket használnak az irodalomban, ezek a csoportok a következők: pozitív intézkedések, amelyek megfelelnek azoknak, amelyek nem utalnak a szociális jólétre. Míg vannak még a normatív intézkedések, amelyek a pozitívaktól eltérően közvetlen jóléti funkción alapulnak. A kiválasztott mutatótól függően meghatározzák azokat a normákat vagy paramétereket, amelyekkel a megfigyelt jövedelemeloszlást összehasonlítják.

A Gini-index vagy a Gini-együttható tulajdonságainak részei:

Világ Gini Index

  • Normál esetben egy határozott integrált használnak a tökéletes egyenletességi vonal és a Lorenz-görbe közötti terület meghatározására, ezt ideális eljárásnak tekintik, azonban vannak olyan esetek is, amikor a Lorenz-görbe explicit meghatározása ismeretlen, mely egyéb módszerek esetében használatosak, például különféle képletek, véges számú kiegészítéssel, az eljárások és a képletek az esettől függően változnak.
  • Bár a kívánt eredmény egy olyan grafikon, amely egyszerű és praktikus módon mutatja be az egyenlőtlenségi mutatókat, nem nagyon ajánlott vizuális értékelést végezni, amikor két Lorenz-görbéről van szó, mivel ez az értékelés téves lehet, ebben az esetben ajánlott összehasonlítani az egyes egyenlőtlenségeket, amelyeket mindegyik külön képvisel, kiszámítva az egyes görbéknek megfelelő Gini-indexeket.
  • Bármely Lorenz-görbe vagy inkább; az összes Lorenz-görbe áthalad a görbén vagy azon a vonalon, amely a következő koordinátákon egyesíti a pontokat: (0, 0) és (1, 1)
  • A variációs együttható tábla tulajdonságai összehasonlíthatók a Gini-indexével.

A Lorenz-görbe.

Gini index

A Lorenz-görbe az a grafikus ábrázolás, amelyet egy változó relatív eloszlásának ábrázolására használunk egy adott tartományon belül. Általában az a terület, amelyben ez a görbe tükröződik, egy termék vagy szolgáltatás együttesének ábrázolása egy régióban, ez a Lorenz-görbe alkalmazásával a Gini-index vagy a Gini-együtthatóval együtt. Ennek a görbének a szerzősége az Max O Lorenz az év során 1905.

A Lorenz-görbe és a Gini-együttható kapcsolata.

A Lorenz-görbével együtt kiszámíthatjuk a Gini-indexet, egyszerűen elosztva a görbe és az "egyenlőség" egyenes közötti fennmaradó területet a görbe alatt maradt teljes területtel. Ily módon megkapjuk az együtthatót, vagy pedig szorozzuk az eredményt 100-mal, megkapjuk a százalékot.

Mind a Gini-indexet, mind a Lorenz-görbét módszerként fejlesztik ki egy terület lakossága (nemzet, állam, helység stb.) Közötti egyenlőtlenségek azonosítására, megértve, hogy minél nagyobb az egyenlőség a lakók között, annál nagyobb a görbe közelítése a tökéletes vonal, míg ennek ellentéte, nagy egyenlőtlenség egy terület lakossága között, a görbe egyre hangsúlyosabbá válik.

Mi a Gini Index funkciója?

Mi a Gini Index?

Az egyenlőtlenségek vizsgálatán belül számos és sokféle módon lehet leírni, hogy a jövedelem hogyan oszlik meg a jövedelemnek a társadalomban vagy egy adott területen élő emberek különböző csoportjai között, ezek közül néhány módszer például: sorrend, egyenlőtlenségi mutatók és szórási diagramok.

A jövedelemelosztás vizualizálására szolgáló diagram elkészítésének ténye valóban hasznos funkció a jövedelemeloszlás elemzéséhez egyenlőtlenség, mivel ez lehetővé teszi számunkra az eloszlás alakjának azon aspektusainak azonosítását, amely más módszerekkel nem lenne lehetséges, vagy legalábbis bonyolultabb feladat lenne.

A Gini-index alkalmazásai.

Bizonyos gazdasági egyenlőtlenségek tapasztalhatók egy adott társadalomban, és ennek a társadalomnak az időbeli alakulása sok közgazdász és általában a közvélemény számára érdekes témává válik. Különböző elemzéseket végeznek a társadalomban jelenlévő egyenlőtlenség mértékének értékelésével kapcsolatban. A gazdasági elemzés története során már számos mutatót javasoltak az egyenlőtlenség jól ismert vizsgálatához; Ezeknek azonban nem voltak olyan gyümölcsöző eredményei, mint amelyet a téma kutatói ismertek, mint a "Gini-koncentrációs együttható". Mivel ezt az indexet a legkönnyebb értelmezni, ezért folyamatosan használják hivatkozásként az egyenlőtlenség működéséről és annak hatásáról a lakosság életszínvonalára is.

Az első, vagy inkább az első olyan munka, amely a szociális jóléti funkciók használatát javasolta az egyenlőtlenség mérésére, az évtől származik 1920, készítette DaltonA vizsgálat során Dalton, javasolta a jólét veszteségének kiszámítását és megfigyelését, amelyet a jövedelem méltányos elosztása okoz az emberek között. A jövedelem elválasztható, szimmetrikus, additív és szükségszerűen konkáv hasznossági függvényét használva Dalton meghatározta azt, ami később Dalton-index néven vált ismertté.

A Gini-indexre vonatkozó megfontolások.

gini index és lorens görbe

  • Az elméleten belül 4 alternatívát tekintenek az adatok sorrendjének előállítására, ennek ellenére a legtöbbet, sok ismétlődéssel használják a "frekvenciaeloszlás" és a "Lorenz-görbe", a legkevésbé használtak, de mégis nagyon hatékonyak. ezek a "felvonulási diagramok" és a "logaritmikus transzformáció".
  • Mi a jelzett változó az egyenlőtlenség mérésére? Az empirikus munkán belül vita folyik arról a változóról, amelyet "megfelelőnek" lehet tekinteni a jövedelemkoncentráció értékelésére. Két fő változó vezérli a vitát ebben a vitában; egy főre jutó jövedelem vagy a a háztartások összes jövedelme. Azt lehet mondani, hogy mindkét változó helyes, mindezt annak megfelelően, hogy az elvégzendő kutatások vonatkozásában fedezni kell. Ezért elsősorban azt kell megkérdezni, hogy mi a célja ennek a mérésnek? Annak érdekében, hogy folytassa vagy folytassa a változó választását, amely megfelel az adott esetnek.
  • Vegyük fontolóra a Gini index bontását. Az egyenlőtlenség-elemzésen belül a bomlás a központi tengely, mivel ismerni kell a főbb egyensúlyhiányok eredetét, amelyek ugyanolyan alapvető szinten befolyásolják a tőkét, mint a háztartás.
  • A népszerűség és a könnyű számítási eljárás ellenére a Gini-index nem felel meg aadditív bomlás”. Ez alatt azt értjük, hogy egy bizonyos alcsoportra vagy alcsoportokra végzett számítás nem feltétlenül esik egybe a teljes népesség jövedelemszint szerinti sorrendjének együtthatójával.
  • Melyek az adatforrások az egyenlőtlenség mérésére? Elméletileg az egyenlőtlenség mérésével foglalkozó könyvek és cikkek olyan képleteket vizsgálnak és javasolnak, amelyek feltételezik, hogy a felhasznált jövedelem adatok véletlenszerű minta. Ez más az empirikus munkában, mivel a gyakorlatban az adatokat olyan háztartásokban végzett felmérésekből gyűjtik össze, amelyek során a megfigyelési egységek azonosítását egy vagy több szelekciós szakaszon keresztül hajtják végre, és a lehetőségek többségében a háztartásokat egyenlőtlen valószínűséggel választják ki. Ez azt jelenti, hogy az együttható valójában puszta közelítés.

Hagyja megjegyzését

E-mail címed nem kerül nyilvánosságra. Kötelező mezők vannak jelölve *

*

*

  1. Az adatokért felelős: Miguel Ángel Gatón
  2. Az adatok célja: A SPAM ellenőrzése, a megjegyzések kezelése.
  3. Legitimáció: Az Ön beleegyezése
  4. Az adatok közlése: Az adatokat csak jogi kötelezettség alapján továbbítjuk harmadik felekkel.
  5. Adattárolás: Az Occentus Networks (EU) által üzemeltetett adatbázis
  6. Jogok: Bármikor korlátozhatja, helyreállíthatja és törölheti adatait.