На этот раз мы поговорим о Индекс Джини Для этого мы кратко расскажем, что такое индекс является числовое представление существующих вариаций Что касается явления любого типа, явление может быть любого типа, но его главный вывод - это график, который позволяет с первого взгляда определять все статистические данные с целью распространения и / или понимания информации.
Индекс неравенства - это показатель, который суммирует способ распределения переменной, независимо от того, какой она есть, среди группы людей. В случае экономического неравенства переменной измерения обычно являются расходы семей, сожителей или отдельных лиц. Итальянский статистик Спред Джини, Я разрабатываю индикатор, который используется для измерения уровня неравенства между существующими жителями определенного региона. В отличие от индекса, коэффициент рассчитывается как часть доли площадей на диаграмме известного "Кривая Лоренца
Коэффициент Джини состоит из числа от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству, при котором у всех одинаковый доход, а числовое значение 1 соответствует полному неравенству, когда только один человек имеет доход, а все остальные - нет. Индекс Джини - это коэффициент Джини, но выраженный по отношению к максимуму 100, в отличие от коэффициента, который соответствует десятичным числовым значениям, которые существуют только между 0 и 1, он также предназначен для ускорения понимания графиков. по мере распространения полученных результатов.
В рамках классификации неравенства в литературе используются два крупных показателя: эти группы: положительные меры, которые соответствуют тем, которые не относятся к социальному обеспечению. Хотя есть также нормативные меры, которые, в отличие от положительных, основаны на прямой функции благосостояния. В зависимости от выбранного показателя определяются нормы или параметры, с которыми сравнивается наблюдаемое распределение доходов.
Частью свойств индекса Джини или коэффициента Джини являются:
- Обычно для определения площади между линией идеального капитала и кривой Лоренца используется определенный интеграл, это считается идеальной процедурой, однако есть также случаи, в которых явное определение кривой Лоренца неизвестно, поэтому другие используются различные методы, такие как различные формулы с конечным числом добавлений, процедуры и формулы меняются в зависимости от рассмотрения случая.
- Хотя желаемый результат представляет собой график, который представляет индексы неравенства в простой и практичной форме, не рекомендуется проводить визуальную оценку, когда речь идет о двух кривых Лоренца, поскольку эта оценка может быть ошибочной. Рекомендуется сравнивать неравенство, которое каждое из них представляет отдельно, вычисляя индексы Джини, соответствующие каждой кривой.
- Любая кривая Лоренца, точнее; все кривые Лоренца проходят через кривую или линию, соединяющую точки со следующими координатами: (0, 0) и (1, 1)
- Таблица коэффициентов вариации имеет свойства, сравнимые со свойствами индекса Джини.
Кривая Лоренца.
Кривая Лоренца - это графическое представление, используемое для представления относительного распределения переменной в заданной области. Обычно область, в которой отражается эта кривая, является представлением набора товаров или услуг в регионе, для чего используется кривая Лоренца в сочетании с индексом Джини или коэффициентом Джини. Авторство этой кривой Макс О. Лоренц в год 1905.
Связь между кривой Лоренца и коэффициентом Джини.
Вместе с кривой Лоренца мы можем рассчитать индекс Джини, просто разделив оставшуюся площадь между кривой и линией «равенства», то есть на общую площадь, которая остается под кривой. Таким образом мы получаем коэффициент или, в свою очередь, умножая результат на 100, получаем процент.
И индекс Джини, и кривая Лоренца разработаны как методы выявления неравенства между населением территории (нация, штат, местность и т. идеальная линия, в то время как ее противоположность, большое неравенство между населением территории, кривая становится все более и более выраженной.
Какова функция индекса Джини?
В рамках исследования неравенства предусмотрены многочисленные и разнообразные способы описания того, как доход распределяется между различными группами людей в обществе или группой людей на территории, некоторые из этих методов включают в себя: упорядочение информации, индикаторы неравенства и диаграммы разброса.
Сам факт построения диаграммы для визуализации распределения доходов - действительно полезная функция для анализа неравенство, поскольку это позволяет нам идентифицировать аспекты формы распределения, которые с другими методами были бы невозможны или, по крайней мере, были бы более сложной задачей.
Приложения индекса Джини.
В конкретном обществе существует определенная степень экономического неравенства, и эволюция этого общества с течением времени становится темой, интересующей многих экономистов и общественного мнения в целом. Существуют различные анализы, которые проводятся для оценки степени неравенства в обществе. В истории экономического анализа уже предлагались различные индикаторы для известного исследования неравенства; Однако они не дали таких плодотворных результатов, как тот, который известен ученым в данной области как «коэффициент концентрации Джини». Поскольку этот индекс легче всего интерпретировать, он также постоянно используется в качестве справочного материала для дискуссий о функционировании неравенства и его влиянии на уровень жизни населения в регионе.
Среди первых работ или, скорее, первая работа, в которой было предложено использовать функции социального обеспечения для измерения неравенства, датируется годом 1920, сделанные ДалтонВо время этого расследования Далтон, предлагается рассчитывать и наблюдать потерю благосостояния, вызванную справедливым распределением доходов между людьми. Используя разделимую, симметричную, аддитивную и обязательно вогнутую функцию полезности дохода, Дальтон определил то, что позже станет известно как индекс Дальтона.
Соображения по поводу индекса Джини.
- В рамках теории рассматривается 4 альтернативы для создания упорядочения данных, несмотря на то, что наиболее часто используются с большим количеством повторений «частотные распределения» и «кривая Лоренца», наименее используемые, но все же очень эффективные. это «парадные диаграммы» и «логарифмическое преобразование».
- Какая указанная переменная используется для измерения неравенства? В рамках эмпирической работы ведутся споры о переменной, которую можно считать «подходящей» для оценки концентрации доходов. Есть две основные переменные, которые определяют противоречие в этой дискуссии; доход на душу населения o el общий доход домохозяйства. Можно сказать, что обе переменные верны, все в соответствии с потребностями, которые должны быть покрыты в связи с проводимым исследованием. По этой причине необходимо в первую очередь спросить, какова цель этого измерения? Чтобы продолжить или перейти к выбору переменной, соответствующей данному конкретному случаю.
- Рассмотрим дезагрегацию индекса Джини.. В рамках анализа неравенства декомпозиция является центральной осью, поскольку мы должны знать происхождение основных дисбалансов, влияющих на справедливость на таком базовом уровне, как домохозяйство.
- Несмотря на популярность и простоту процедуры расчета, индекс Джини не соответствует свойству «аддитивное разложение». Под этим мы подразумеваем, что расчет, проводимый для определенной подгруппы или подгрупп, не обязательно всегда будет совпадать со значением коэффициента упорядочения всего населения по уровням доходов.
- Каковы источники данных для измерения неравенства? Теоретически в книгах и большинстве статей по измерению неравенства рассматриваются и предлагаются формулы, которые предполагают, что используемые данные о доходах являются случайной выборкой. В эмпирической работе дело обстоит иначе, поскольку на практике данные собираются из обследований, проводимых в домохозяйствах, в которых определение единиц наблюдения осуществляется через один или несколько этапов отбора, и при большинстве возможностей домохозяйства выбираются с неравной вероятностью. Это означает, что коэффициент в действительности является всего лишь приближением.