Vad är Gini Index?

vad är gini index

Den här gången ska vi prata om Gini-index För att göra detta kommer vi att göra en kort introduktion om vad en index är numerisk representation av befintliga variationer När det gäller ett fenomen av vilken typ som helst kan fenomenen vara av vilket slag som helst, men dess huvudsakliga slutsats är en graf som med en överblick bestämmer alla statistiska data, detta i syfte att sprida och / eller förstå informationen.

Ett ojämlikhetsindex är det mått som sammanfattar hur en variabel fördelas, oavsett vilken det är, bland en uppsättning individer. När det gäller ekonomisk ojämlikhet är mätvariabeln vanligtvis utgifter för familjer, samboare eller individer. Den italienska statistikern Sprid Gini, Jag tar fram en indikator vars användning är att mäta ojämlikhetsnivån bland de befintliga invånarna i en viss region. Till skillnad från index beräknas koefficienten som en del av en andel av områdena i diagrammet för den välkända "Lorenz kurva"

Gini-koefficienten innefattar ett tal mellan 0 och 1, där 0 motsvarar perfekt jämlikhet, där alla har samma inkomst, medan det numeriska värdet 1 motsvarar perfekt ojämlikhet, där bara en individ har inkomst och alla andra inte har någon. Gini-indexet är Gini-koefficienten, men uttryckt som referens till maximalt 100, till skillnad från koefficienten som motsvarar decimala numeriska värden som endast finns mellan 0 och 1, detta är också för att påskynda förståelsen av grafer som spridning av de erhållna resultaten.

Inom klassificeringen av ojämlikheter finns det två stora mått som används i litteraturen, dessa grupperingar är: positiva åtgärder, som motsvarar de som inte hänvisar till social välfärd. Även om det finns också normativa åtgärder, som till skillnad från de positiva är baserade på en direkt välfärdsfunktion. Beroende på vald indikator definieras de normer eller parametrar som den observerade inkomstfördelningen jämförs med.

En del av egenskaperna för Gini-index eller Gini-koefficienten är:

World Gini Index

  • Normalt används en bestämd integral för att bestämma området mellan linjen för perfekt kapital och Lorenz-kurvan, detta anses vara det ideala förfarandet, men det finns också fall där den uttryckliga definitionen av Lorenz-kurvan är okänd, därför är andra metoder används, såsom olika formler med ett begränsat antal tillägg, förfarandena och formlerna varierar beroende på fallet.
  • Även om det önskade resultatet är en graf som presenterar ojämlikhetsindexen på ett enkelt och praktiskt sätt, rekommenderas det inte att en visuell utvärdering utförs när det gäller två Lorenz-kurvor, eftersom denna utvärdering kan vara felaktig, i stället är det rekommenderas att jämföra ojämlikheten som var och en representerar separat, beräkna Gini-index som motsvarar varje kurva.
  • Vilken som helst Lorenz-kurva eller snarare; alla Lorenz-kurvor passerar genom kurvan eller linjen som förenar punkterna vid följande koordinater: (0, 0) och (1, 1)
  • Tabellen över variationskoefficienter har egenskaper som är jämförbara med Gini-indexets.

Lorenz-kurvan.

Gini-index

Lorenz-kurvan är den grafiska representationen som används för att representera den relativa fördelningen av en variabel inom en given domän. Vanligtvis är domänen där denna kurva återspeglas en representation av en uppsättning varor eller tjänster i en region, detta genom att tillämpa Lorenz-kurvan i kombination med Gini-index eller Gini-koefficient. Författarskapet för denna kurva är Max O Lorenz År 1905.

Förhållandet mellan Lorenz-kurvan och Gini-koefficienten.

Tillsammans med Lorenz-kurvan kan vi beräkna Gini-indexet genom att helt enkelt dela kvar det återstående området mellan kurvan och "jämställdhetslinjen", detta med det totala arealet som förblir under kurvan. På detta sätt får vi koefficienten eller i sin tur multiplicerar vi resultatet med 100, vi får procentsatsen.

Både Gini-indexet och Lorenzkurvan är utvecklade som metoder för att identifiera ojämlikheter mellan befolkningen i ett territorium (nation, stat, ort, etc.), med förståelse för att ju mer rättvisa finns bland invånarna, desto större approximation av kurvan till en perfekt linje, medan dess motsats, en stor ojämlikhet mellan befolkningen i ett territorium, blir kurvan mer och mer uttalad.

Vilken funktion har Gini Index?

Vad är Gini Index?

Inom studien av ojämlikhet finns det flera olika sätt att beskriva hur inkomst fördelas mellan olika grupper av individer i ett samhälle eller en grupp människor i ett territorium. Några av dessa metoder är: ordning av information, ojämlikhetsindikatorer och spridningsdiagram.

Att utarbeta ett diagram för visualisering av inkomstfördelningen är en mycket användbar funktion för analysen av olikhet, eftersom det låter oss identifiera de aspekter av distributionens form som med andra metoder inte skulle vara möjliga eller åtminstone skulle vara en mer komplicerad uppgift.

Tillämpningarna av Gini-indexet.

Det finns en viss ekonomisk ojämlikhet i ett visst samhälle och utvecklingen av detta samhälle över tid blir ett ämne av intresse för många ekonomer och allmänheten i allmänhet. Det finns olika analyser som görs beträffande utvärderingen av graden av ojämlikhet som finns i ett samhälle. Under den ekonomiska analysens historia har olika indikatorer redan föreslagits för den välkända studien av ojämlikhet. Dessa har emellertid inte haft så givande resultat som det som forskare av ämnet kallar "Gini-koncentrationskoefficienten". Eftersom detta index är det enklaste att tolka, används det också ständigt som en referens för debatt om ojämlikhetens funktion och dess effekter på befolkningens levnadsstandard i en region.

Bland de första arbetena eller snarare det första arbetet som föreslog användning av sociala välfärdsfunktioner för att mäta ojämlikhet går från året 1920, tillverkad av DaltonUnder den utredningen, Dalton, föreslog att beräkna och observera förlusten av välbefinnande orsakad av en rättvis inkomstfördelning mellan människor. Med hjälp av en separerbar, symmetrisk, additiv och nödvändigtvis konkav nyttofunktion av inkomst definierade Dalton vad som senare skulle bli känt som Dalton Index.

Överväganden om Gini-indexet.

gini index och lorens kurva

  • Inom teorin övervägs fyra alternativ för att producera dataregistrering, trots detta är de som används mest med mycket återkommande "frekvensfördelningar" och "Lorenz-kurvan", de minst använda, men ändå mycket effektiva. de är "paraddiagram" och "logaritmisk transformation."
  • Vad är den angivna variabeln för att mäta ojämlikhet? Inom det empiriska arbetet pågår en debatt om variabeln som kan betraktas som "lämplig" för utvärderingen av inkomstkoncentrationen. Det finns två stora variabler som styr kontroversen i denna debatt; inkomst per person eller hushållens totala inkomst. Man kan säga att båda variablerna är korrekta, allt efter behovet av att täckas med avseende på den forskning som ska genomföras. Av denna anledning är det i första hand nödvändigt att fråga, vad är syftet med denna mätning? För att fortsätta eller gå vidare till valet av variabeln som motsvarar just detta fall.
  • Tänk på uppdelningen av Gini-indexet. Inom ojämlikhetsanalysen är sönderdelning en central axel, eftersom vi måste veta ursprunget till de stora obalanserna som påverkar eget kapital på en lika grundläggande nivå som hushållet.
  • Trots populariteten och lättheten vid beräkningsproceduren uppfyller inte Gini-index egenskapen för “tillsatsnedbrytning”. Med detta menar vi att den beräkning som utförs för en viss undergrupp eller undergrupper inte nödvändigtvis alltid sammanfaller med värdet på koefficienten för ordningen av den totala befolkningen efter inkomstnivåer.
  • Vilka är datakällorna för att mäta ojämlikhet? I teorin beaktar och föreslår böcker och de flesta artiklar om mätning av ojämlikhet formler som antar att inkomstdata som används är ett slumpmässigt urval. Detta är annorlunda i empiriskt arbete, eftersom uppgifterna i praktiken samlas in från undersökningar som utförs i hushållen, där identifieringen av observationsenheterna genomförs genom ett eller flera urvalsfaser och i de flesta av de möjligheter som hushållen väljs med sannolikheter. Detta innebär att koefficienten i själva verket bara är en approximation.

Bli först att kommentera

Lämna din kommentar

Din e-postadress kommer inte att publiceras. Obligatoriska fält är markerade med *

*

*

  1. Ansvarig för uppgifterna: Miguel Ángel Gatón
  2. Syftet med uppgifterna: Kontrollera skräppost, kommentarhantering.
  3. Legitimering: Ditt samtycke
  4. Kommunikation av uppgifterna: Uppgifterna kommer inte att kommuniceras till tredje part förutom enligt laglig skyldighet.
  5. Datalagring: databas värd för Occentus Networks (EU)
  6. Rättigheter: När som helst kan du begränsa, återställa och radera din information.