Gini-Koeffizient des Nationaleinkommen-Vertriebs um die Welt (das Verwenden des 2009-Infos)]]

Der Koeffizient von Gini (auch bekannt als der Index von Gini oder das Verhältnis von Gini) ist ein Maß der statistischen Streuung, die vom italienischen Statistiker und Soziologen Corrado Gini entwickelt ist und in seiner 1912 "Papierveränderlichkeit und Veränderlichkeit" veröffentlicht ist.

Der Gini Koeffizient misst die Ungleichheit unter Werten eines Frequenzvertriebs (zum Beispiel Niveaus des Einkommens). Ein Gini Koeffizient von Nullschnellzügen vollkommene Gleichheit, wo alle Werte dasselbe sind (zum Beispiel, wo jeder ein genau gleiches Einkommen hat). Ein Gini Koeffizient von einem (100 auf der Prozentanteil-Skala) drückt maximale Ungleichheit unter Werten aus (zum Beispiel, wo nur eine Person das ganze Einkommen hat).

Es hat Anwendung in der Studie der Ungleichheit in Disziplinen so verschieden gefunden wie Soziologie, Volkswirtschaft, Gesundheitswissenschaft, Ökologie, Chemie, Technik und Landwirtschaft. Es wird als ein Maß der Ungleichheit des Einkommens oder Reichtums allgemein verwendet. Weltweit erstrecken sich Koeffizienten von Gini für das Einkommen von etwa 0.23 (Schweden) zu 0.70 (Namibia), obwohl nicht jedes Land bewertet worden ist.

Definition

Der Gini Koeffizient wird gewöhnlich mathematisch gestützt auf der Kurve von Lorenz definiert, die das Verhältnis des Gesamteinkommens der Bevölkerung plant (y Achse), der durch den Boden x % der Bevölkerung kumulativ verdient wird (sieh Diagramm). Die Linie an 45 Graden vertritt so vollkommene Gleichheit von Einkommen. Vom Gini Koeffizienten kann dann als das Verhältnis des Gebiets gedacht werden, das zwischen der Linie der Gleichheit liegt und die Kurve von Lorenz (im Diagramm gekennzeichnet hat) über das Gesamtgebiet unter der Linie der Gleichheit (hat und 'B' im Diagramm gekennzeichnet); d. h., G=A / (A+B).

Der Gini Koeffizient kann sich von 0 bis 1 erstrecken; es wird manchmal als ein Prozentsatz ausgedrückt, der sich zwischen 0 und 100 erstreckt. Mehr spezifisch ist das des Koeffizienten von Gini gebundene obere 1 nur in Bevölkerungen der unendlichen Größe gleich. In einer Bevölkerung der Größe N ist das gebundene obere 1  2 / (N + 1) gleich.

Ein niedriger Koeffizient von Gini zeigt einen gleicheren Vertrieb, mit 0 entsprechend der ganzen Gleichheit an, während höhere Koeffizienten von Gini mehr ungleichen Vertrieb, mit 1 entsprechend der ganzen Ungleichheit anzeigen. Um gültig geschätzt zu werden, können keine negativen Waren verteilt werden. So, wenn der Koeffizient von Gini verwendet wird, um Haushaltseinkommen-Ungleichheit zu beschreiben, dann kann kein Haushalt ein negatives Einkommen haben. Wenn verwendet, als ein Maß der Einkommen-Ungleichheit wird die am meisten ungleiche Gesellschaft diejenige sein, in der eine einzelne Person 100 % des Gesamteinkommens erhält und die restlichen Leute niemanden (G=1) erhalten; und die gleichste Gesellschaft wird diejenige sein, in der jede Person dasselbe Einkommen (G=0) erhält.

Eine alternative Annäherung würde den Koeffizienten von Gini als Hälfte des Verhältnismittelunterschieds betrachten sollen, der eine mathematische Gleichwertigkeit ist. Der Mittelunterschied ist der durchschnittliche absolute Unterschied zwischen zwei Sachen ausgewählt zufällig von einer Bevölkerung, und der Verhältnismittelunterschied ist der durch den Durchschnitt geteilte Mittelunterschied, um für die Skala zu normalisieren.

Berechnung

Der Gini Index wird als ein Verhältnis der Gebiete auf dem Kurve-Diagramm von Lorenz definiert. Wenn das Gebiet zwischen der Linie der vollkommenen Gleichheit und der Kurve von Lorenz A ist, und das Gebiet unter der Kurve von Lorenz B ist, dann ist der Index von Gini / (A+B). Seit A+B = 0.5, der Index von Gini, G = / (0.5) = 2A = 1-2B. Wenn die Kurve von Lorenz durch die Funktion Y = L (X) vertreten wird, kann der Wert von B mit der Integration gefunden werden und:

:

In einigen Fällen kann diese Gleichung angewandt werden, um den Koeffizienten von Gini ohne direkte Verweisung auf die Kurve von Lorenz zu berechnen. Zum Beispiel:

• Für eine Bevölkerungsuniform auf den Werten y, ich = 1 zu n, der in der nichtabnehmenden Ordnung (y  y) mit einem Inhaltsverzeichnis versehen ist:

:

:This kann vereinfacht werden zu:

:

• Weil eine getrennte Wahrscheinlichkeit f (y) fungiert, wo y, ich = 1 zu n, die Punkte mit Nichtnullwahrscheinlichkeiten sind, und die in der zunehmenden Ordnung mit einem Inhaltsverzeichnis versehen werden (y < y):

:

:where

: und

• Weil ein kumulativer Vertrieb F (y) fungiert, der piecewise differentiable ist, einen Mittel-μ hat, und Null für alle negativen Werte von y ist:

:

• Da der Koeffizient von Gini Hälfte des Verhältnismittelunterschieds ist, kann es auch mit Formeln für den Verhältnismittelunterschied berechnet werden. Für eine zufällige Probe S, aus Werten y, ich = 1 zu n bestehend, die in der nichtabnehmenden Ordnung (y  y), das statistische mit einem Inhaltsverzeichnis versehen werden:

:

:is ein konsequenter Vorkalkulator der Bevölkerung Koeffizient von Gini, aber ist im Allgemeinen nicht, unvoreingenommen. Wie G G hat (S) eine einfachere Form:

:.

Dort besteht keine statistische Probe, der im Allgemeinen ein unvoreingenommener Vorkalkulator der Bevölkerung Koeffizient von Gini wie der Verhältnismittelunterschied ist.

Für einige funktionelle Formen kann der Index von Gini ausführlich berechnet werden. Zum Beispiel, wenn y einem lognormal Vertrieb mit der Standardabweichung des Klotzes folgt, der, dann gleich ist, wo die kumulative Vertriebsfunktion der Standardnormalverteilung ist.

Manchmal ist die komplette Kurve von Lorenz nicht bekannt, und schätzt nur auf bestimmte Zwischenräume werden gegeben. In diesem Fall kann dem Koeffizienten von Gini durch das Verwenden verschiedener Techniken näher gekommen werden, für die fehlenden Werte der Kurve von Lorenz zu interpolieren. Wenn (X, Y) die bekannten Punkte auf der Kurve von Lorenz mit den in der zunehmenden Ordnung mit einem Inhaltsverzeichnis versehenen X sind (X < X), so dass:

• X ist das angehäufte Verhältnis der Bevölkerungsvariable, für k = 0..., n, mit X = 0, X = 1.
• Y ist das angehäufte Verhältnis der Einkommen-Variable, für k = 0..., n, mit Y = 0, Y = 1.
• Y sollte in der nichtabnehmenden Ordnung mit einem Inhaltsverzeichnis versehen werden (Y> Y)

Wenn der Kurve von Lorenz auf jedem Zwischenraum als eine Linie zwischen Konsekutivpunkten näher gekommen wird, dann kann Gebiet B mit Trapezoiden näher gekommen werden und:

:

ist die resultierende Annäherung für G. Genauere Ergebnisse können mit anderen Methoden erhalten werden, Gebiet B, wie das Approximieren der Kurve von Lorenz mit einer quadratischen Funktion über Paare von Zwischenräumen oder Gebäude einer passend glatten Annäherung an die zu Grunde liegende Vertriebsfunktion näher zu kommen, die die bekannten Daten vergleicht. Wenn die Bevölkerung Mittel- und Grenzwerte für jeden Zwischenraum sind auch bekannt, diese auch häufig verwendet werden können, um die Genauigkeit der Annäherung zu verbessern.

Der Gini von einer Probe berechnete Koeffizient ist ein statistischer, und sein Standardfehler oder Vertrauensintervalle für die Bevölkerung Koeffizient von Gini, sollte berichtet werden. Diese können mit Stiefelstrippe-Techniken berechnet werden, aber diejenigen, die vorgeschlagen sind, sind mathematisch kompliziert und sogar in einem Zeitalter von schnellen Computern rechenbetont lästig worden. Ogwang (2000) hat den Prozess effizienter durch die Aufstellung eines "Trick-Modells des rückwärts Gehens" gemacht, in dem die Einkommen in der Probe mit dem niedrigsten Einkommen aufgereiht werden, das Reihe 1 wird zuteilt. Das Modell drückt dann die Reihe (abhängige Variable) als die Summe eines unveränderlichen A und eines normalen Fehlerbegriffes aus, dessen Abweichung zu y umgekehrt proportional ist;

:

Ogwang hat gezeigt, dass G als eine Funktion des belasteten kleinste Quadratschätzung des unveränderlichen A ausgedrückt werden kann, und dass das verwendet werden kann, um die Berechnung der Klappmesser-Schätzung für den Standardfehler zu beschleunigen. Giles (2004) hat behauptet, dass der Standardfehler der Schätzung von A verwendet werden kann, um diese der Schätzung von G direkt abzuleiten, ohne ein Klappmesser überhaupt zu verwenden. Diese Methode verlangt nur den Gebrauch des Üblichen kleinstes Quadratrückwärts Gehen nach der Einrichtung der Beispieldaten. Die Ergebnisse vergleichen sich günstig mit den Schätzungen vom Klappmesser mit der Abmachung, die sich mit der Erhöhung der Beispielgröße verbessert. Das Papier, das diese Methode beschreibt, kann hier gefunden werden: http://web.uvic.ca/econ/ewp0202.pdf

Jedoch ist es seitdem behauptet worden, dass das von den Annahmen des Modells über den Fehlervertrieb (Ogwang 2004) und die Unabhängigkeit von Fehlerbegriffen (Reza & Gastwirth 2006) abhängig ist, und dass diese Annahmen häufig für echte Dateien nicht gültig sind. Es kann deshalb besser sein, mit Klappmesser-Methoden wie diejenigen zu stecken, die von Yitzhaki (1991) und Karagiannis und Kovacevic (2000) vorgeschlagen sind. Die Debatte geht weiter.

Der Gini Koeffizient kann berechnet werden, wenn Sie den bösartigen von einem Vertrieb, die Anzahl der Leute (oder Prozentanteile), und das Einkommen jeder Person (oder Prozentanteil) wissen. Entwicklungswirtschaftswissenschaftler von Princeton Angus Deaton (1997, 139) hat die Berechnung von Gini zu einer leichter Formel vereinfacht:

:

wo u Mitteleinkommen der Bevölkerung ist, ist P die Einkommen-Reihe P von der Person i, mit dem Einkommen X, solch, dass die reichste Person eine Reihe 1 und das schlechteste eine Reihe von N erhält. Das gibt effektiv höheres Gewicht ärmeren Leuten im Einkommen-Vertrieb, der Gini erlaubt, den Übertragungsgrundsatz zu entsprechen. Bemerken Sie, dass die Formulierung von Deaton den Koeffizienten wiedererklettert, so dass sein gebundenes oberes immer 1 ist.

Verallgemeinerter Ungleichheitsindex

Der Gini Koeffizient und die anderen Standardungleichheitsindizes nehmen zu einer Standardform ab. Vollkommene Gleichheit — die Abwesenheit der Ungleichheit — besteht, wenn, und nur wenn das Ungleichheitsverhältnis 1 für alle j Einheiten in einer Bevölkerung gleich ist; zum Beispiel gibt es vollkommene Einkommen-Gleichheit, wenn jedermanns Einkommen dem Mitteleinkommen, so dass für jeden gleichkommt). Maßnahmen der Ungleichheit sind dann Maßnahmen der durchschnittlichen Abweichungen von 1; je größer die durchschnittliche Abweichung, desto größer die Ungleichheit. Gestützt auf diesen Beobachtungen haben die Ungleichheitsindizes diese Standardform:

:

wo p Gewichte die Einheiten durch ihren Bevölkerungsanteil und f (r) eine Funktion der Abweichung des r jeder Einheit von 1, der Punkt der Gleichheit sind. Die Scharfsinnigkeit dieses verallgemeinerten Ungleichheitsindex ist, dass sich Ungleichheitsindizes unterscheiden, weil sie verschiedene Funktionen der Entfernung der Ungleichheitsverhältnisse (der r) von 1 verwenden.

Koeffizient von Gini des Einkommen-Vertriebs

Während entwickelt, neigen europäische Nationen und Kanada dazu, Indizes von Gini zwischen 0.24 und 0.36 zu haben, die Gini Indizes des USA- und Mexikos sind beide oben 0.40, anzeigend, dass die Vereinigten Staaten (gemäß dem US-Volkszählungsbüro) und Mexiko größere Ungleichheit haben. Das Verwenden von Gini kann helfen, Unterschiede in der Sozialfürsorge und den Entschädigungspolicen und den Philosophien zu messen. Jedoch sollte daran gedacht werden, dass der Koeffizient von Gini, wenn verwendet, irreführend sein kann, politische Vergleiche zwischen großen und kleinen Ländern oder denjenigen mit verschiedenen Einwanderungspolicen zu machen (sieh Kritik-Abteilung).

Wie man

geschätzt hat, ist der Gini Index für die ganze Welt von verschiedenen Parteien zwischen 0.56 und 0.66 gewesen. Der Graph zeigt die Werte ausgedrückt als ein Prozentsatz in ihrer historischen Entwicklung für mehrere Länder.

Gini EU-Index

2005 wurde der Index von Gini für die EU auf 31 geschätzt.

US-Einkommen Indizes von Gini mit der Zeit

Indizes von Gini für die Vereinigten Staaten in verschiedenen Zeiten, gemäß dem US-Volkszählungsbüro:

• 1929: 45.0 hat (geschätzt)
• 1947: 37.6 hat (geschätzt)
• 1967: 39.7 (hat das erste Jahr berichtet)
• 1968: 38.6 (hat niedrigster Index berichtet)
• 1970: 39.4
• 1980: 40.3
• 1990: 42.8
• 2000: 46.2
• 2005: 46.9
• 2006: 47.0 (hat höchster Index berichtet)
• 2007: 46.3
• 2008: 46.69
• 2009: 46.8

Vorteile und Nachteile

Vorteile des Koeffizienten von Gini als ein Maß der Ungleichheit

Der Hauptvorteil des Gini Koeffizienten besteht darin, dass es ein Maß der Ungleichheit mittels einer Verhältnis-Analyse ist. Das macht es leicht interpretable, und vermeidet Verweisungen auf einen statistischen Durchschnitt oder Positionsunvertreter des grössten Teiles der Bevölkerung, solcher laut des capita Einkommens oder Bruttoinlandsprodukts. Die Einfachheit von Gini macht es leicht, zum Vergleich über verschiedene Länder zu verwenden, und erlaubt auch Vergleich des Einkommen-Vertriebs über verschiedene Gruppen sowie Länder; zum Beispiel unterscheidet sich der Koeffizient von Gini für städtische Gebiete von diesem von ländlichen Gebieten in vielen Ländern (obwohl nicht in den Vereinigten Staaten). Wie jedes zeitbasierte Maß können Koeffizienten von Gini verwendet werden, um Einkommen-Vertrieb mit der Zeit zu vergleichen, so ist es möglich zu sehen, ob Ungleichheit zunimmt oder unabhängig von absoluten Einkommen abnimmt. Der Gini Koeffizient befriedigt vier Grundsätze haben angedeutet, wichtig zu sein:

• Anonymität: Es ist nicht von Bedeutung, wer die hohen und niedrigen Verdiener sind.
• Skala-Unabhängigkeit: Der Koeffizient von Gini denkt die Größe der Wirtschaft, die Weise nicht, wie es gemessen wird, oder ob es ein reiches oder ärmeres Land durchschnittlich ist.
• Bevölkerungsunabhängigkeit: Es ist nicht von Bedeutung, wie groß die Bevölkerung des Landes ist.
• Übertragungsgrundsatz: Wenn Einkommen (weniger als der Unterschied), von einer reichen Person einer armen Person übertragen wird, ist der resultierende Vertrieb gleicher.

Nachteile des Koeffizienten von Gini als ein Maß der Ungleichheit

Die Beschränkungen von Gini liegen größtenteils in seiner Verhältnisnatur: Es verliert Information über absolute nationale und persönliche Einkommen. Länder können identische Koeffizienten von Gini haben, aber sich außerordentlich im Reichtum unterscheiden. Grundlegende Notwendigkeiten können (verfügbar für alle) in einem reichen Land gleich sein, während im ärmeren Land sogar grundlegende Notwendigkeiten ungleich verfügbar sind.

Durch das Messen der Ungleichheit im Einkommen ignoriert Gini die Differenzialleistungsfähigkeit des Gebrauches des Haushaltseinkommens. Durch das Ignorieren des Reichtums (außer, weil es zu Einkommen beiträgt) kann Gini das Äußere der Ungleichheit schaffen, wenn die verglichenen Leute in verschiedenen Stufen in ihrem Leben sind. Wohlhabende Länder (z.B Schweden) können gleicher scheinen, noch hohe Koeffizienten von Gini für den Reichtum haben (zum Beispiel 77 % des von Haushalten besessenen Aktienwerts werden von gerade 5 % von schwedischen Aktienbesitz-Haushalten gehalten). Diese Faktoren werden mit Einkommen-basiertem Gini nicht bewertet.

Gini hat einige mathematische Beschränkungen ebenso. Zum Beispiel können verschiedene Sätze von Leuten nicht durchschnittlich sein, um den Koeffizienten von Gini aller Leute in den Sätzen zu erhalten: Wenn ein Koeffizient von Gini für jede Person berechnet werden sollte, würde es immer Null sein. Für ein großes, wirtschaftlich verschiedenes Land wird ein viel höherer Koeffizient für das Land als Ganzes berechnet, als es für jedes seiner Gebiete berechnet wird. (Der Koeffizient wird gewöhnlich auf das messbare nominelle Einkommen aber nicht die lokale Kaufkraft angewandt, dazu neigend, den berechneten Koeffizienten über größere Gebiete zu vergrößern.)

Wie für jedes einzelne Maß eines Vertriebs der Fall ist, können Wirtschaften mit ähnlichen Einkommen und Koeffizienten von Gini noch sehr verschiedenen Einkommen-Vertrieb haben. Das ergibt sich aus sich unterscheidenden Gestalten der Kurve von Lorenz. Denken Sie zum Beispiel eine Gesellschaft, wo die Hälfte von Personen kein Einkommen und ander halb geteilt das ganze Einkommen ebenso hatte (d. h. dessen Kurve von Lorenz von (0,0) bis (0.5,0) geradlinig und dann zu (1,1) geradlinig ist). Wie leicht berechnet wird, hat diese Gesellschaft Koeffizienten von Gini 0.5 - dasselbe als diese einer Gesellschaft, in der 75 % von Leuten ebenso 25 % des Einkommens geteilt haben, während die restlichen 25 % ebenso 75 % geteilt haben (d. h. dessen Kurve von Lorenz von (0,0) bis (0.75,0.25) geradlinig und dann zu (1,1) geradlinig ist).

Zu häufig wird nur der Koeffizient von Gini angesetzt, ohne die Verhältnisse des für das Maß verwendeten quantiles zu beschreiben. Als mit anderen Ungleichheitskoeffizienten ist der Koeffizient von Gini unter Einfluss der Körnung der Maße. Zum Beispiel werden fünf 20 % quantiles (niedrige Körnung) gewöhnlich einen niedrigeren Koeffizienten von Gini nachgeben als zwanzig 5 % quantiles (hohe Körnung) genommen von demselben Vertrieb. Das ist ein häufig gestoßenes Problem mit Maßen.

Sorge sollte im Verwenden des Koeffizienten von Gini als ein Maß der Gleichmacherei genommen werden, weil es richtig ein Maß der Einkommen-Streuung ist. Zum Beispiel, wenn zwei ebenso egalitäre Länder verschiedene Einwanderungspolicen verfolgen, wird das Land, das ein höheres Verhältnis des niedrigen Einkommens oder der verarmten Wanderer akzeptiert, als weniger gleich bewertet (gewinnen Sie einen höheren Koeffizienten von Gini).

Das Ausbreiten auf der Wichtigkeit von Lebensspanne-Maßnahmen, der Koeffizient von Gini als eine Punkt-Schätzung der Gleichheit in einer bestimmten Zeit, ignoriert Lebensspanne-Änderungen im Einkommen. Gewöhnlich werden Zunahmen im Verhältnis von jungen oder alten Mitgliedern einer Gesellschaft offenbare Änderungen in der Gleichheit einfach steuern, weil Leute allgemein niedrigere Einkommen und Reichtum haben, wenn sie jung sind als, wenn sie alt sind. Wegen dessen können Faktoren wie Altersvertrieb innerhalb einer Bevölkerung und Beweglichkeit innerhalb von Einkommen-Klassen das Äußere der Differenzialgleichheit schaffen, wenn niemand besteht, demografische Effekten in Betracht ziehend. So kann eine gegebene Wirtschaft einen höheren Koeffizienten von Gini an irgendwelchem Punkt rechtzeitig im Vergleich zu einem anderen haben, während der über das Lebenseinkommen von Personen berechnete Koeffizient von Gini wirklich niedriger ist als anscheinend gleicher (an einem gegebenen Punkt rechtzeitig) Wirtschaft. Im Wesentlichen, welche Sachen nicht nur Ungleichheit in jedem besonderen Jahr, aber die Zusammensetzung des Vertriebs mit der Zeit sind.

Allgemeine Probleme des Maßes

• Das Vergleichen des Einkommen-Vertriebs unter Ländern kann schwierig sein, weil sich Zulagesysteme unterscheiden können. Zum Beispiel geben einige Länder Vorteile in der Form des Geldes, während andere Lebensmittelgutscheine geben, die von einigen Wirtschaftswissenschaftlern und Forschern als Einkommen in der Kurve von Lorenz nicht aufgezählt und deshalb im Koeffizienten von Gini nicht in Betracht gezogen werden könnten. Die Sowjetunion wurde gemessen, um relativ hohe Einkommen-Ungleichheit zu haben: Durch einige Schätzungen, gegen Ende der 1970er Jahre, war der Koeffizient von Gini seiner städtischen Bevölkerung nicht weniger als 0.38, der höher ist als viele Westländer heute. Diese Zahl würde jene Vorteile nicht widerspiegeln, die von sowjetischen Bürgern erhalten sind, die nicht monetized für das Maß waren, das Jugendfürsorge für Kinder so jung einschließen kann wie zwei Monate, elementare, sekundäre und Hochschulbildung, ärztliche Behandlung der Wiege zum Grab und schwer subventionierte oder zur Verfügung gestellte Unterkunft. In diesem Beispiel, einem genaueren Vergleich zwischen den 1970er Jahren können die Sowjetunion und Westländer verlangen, dass Geldwerte allen Vorteilen - eine schwierige Aufgabe ohne freie Märkte zuteilt. Ähnliche Probleme entstehen, wann auch immer ein Vergleich zwischen mehr liberalisierten Wirtschaften und teilweise sozialistischen Wirtschaften versucht wird. Vorteile können verschiedene und unerwartete Formen annehmen: Zum Beispiel stellen Hauptölerzeuger wie Venezuela und der Iran indirekte Vorteile seinen Bürgern zur Verfügung, indem sie den Einzelhandelspreis von Benzin subventionieren.
• Ähnlich in einigen Gesellschaften können Menschen bedeutendes Einkommen in anderen Formen haben als Geld, zum Beispiel durch die Existenzlandwirtschaft oder das Umtauschen. Wie nicht monetäre Vorteile ist der Wert dieser Einkommen schwierig zu messen. Verschiedene Quantifizierungen dieser Einkommen werden verschiedene Koeffizienten von Gini nachgeben.
• Das Maß wird verschiedene Ergebnisse, wenn angewandt, auf Personen statt Haushalte geben. Wenn verschiedene Bevölkerungen mit konsequenten Definitionen nicht gemessen werden, ist Vergleich nicht bedeutungsvoll.
• Bezüglich der ganzen Statistik kann es systematische und zufällige Fehler in den Daten geben. Die Bedeutung der mitwirkenden Abnahmen von Gini als die Daten wird weniger genau. Außerdem können Länder Daten verschieden sammeln, es schwierig machend, Statistik zwischen Ländern zu vergleichen.

Als ein Ergebnis dieser Kritik, zusätzlich zu oder in der Konkurrenz mit den mitwirkenden Wärmegewicht-Maßnahmen von Gini werden oft (z.B der Theil Index und der Index von Atkinson) verwendet. Diese Maßnahmen versuchen, den Vertrieb von Mitteln durch intelligente Agenten auf dem Markt mit einem maximalen Wärmegewicht zufälliger Vertrieb zu vergleichen, der vorkommen würde, wenn diese Agenten wie nichtintelligente Partikeln in einem geschlossenen System im Anschluss an die Gesetze der statistischen Physik handeln würden.

Kreditgefahr

Der Gini Koeffizient wird auch für das Maß der Trennschärfe von geltenden Systemen im Kreditrisikomanagement allgemein verwendet.

Die Trennschärfe bezieht sich auf die Fähigkeit des Modells der Gefahr eines Kredits, zwischen der Nichterfüllung und den im Verzug nichtseienden Kunden zu differenzieren. Die obengenannte Formel kann für das Endmodell und auch am individuellen Musterfaktor-Niveau verwendet werden, um die Trennschärfe von individuellen Faktoren zu messen. Das ist infolge zu vieler nicht im Verzug seiende Kunden, die in die niedrigeren Punkte fallen, klettern z.B Faktor hat eine 10 Punkt-Skala, und 30 % von nicht im Verzug seienden Kunden werden die niedrigsten Punkte verfügbar z.B 0 oder negativen Punkte zugeteilt. Das zeigt an, dass sich der Faktor auf eine gegenintuitive Weise benimmt und weitere Untersuchung in der Musterentwicklungsbühne verlangen würde.

Beziehung zu anderen statistischen Maßnahmen

Koeffizient von Gini, der nah mit dem AUC (Gebiet Unter dem Empfänger charakteristische Betriebskurve) Maß der Leistung verbunden ist. Die Beziehung folgt der Formel. Koeffizient von Gini ist auch nah mit Mann-Whitney U. verbunden

Anderer Gebrauch

Obwohl der Koeffizient von Gini in der Volkswirtschaft am populärsten ist, kann er in der Theorie, in jedem Feld der Wissenschaft angewandt werden, die einen Vertrieb studiert. Zum Beispiel in der Ökologie ist der Koeffizient von Gini als ein Maß der Artenvielfalt verwendet worden, wo das kumulative Verhältnis der Arten gegen das kumulative Verhältnis von Personen geplant wird. In der Gesundheit ist es als ein Maß der Ungleichheit der verwandten Lebensqualität der Gesundheit in einer Bevölkerung verwendet worden. In der Ausbildung ist es als ein Maß der Ungleichheit von Universitäten verwendet worden. In der Chemie ist es verwendet worden, um die Selektivität des Proteins kinase Hemmstoffe gegen eine Tafel von kinases auszudrücken. In der Technik ist es verwendet worden, um die Schönheit zu bewerten, die durch Internetrouter in der Terminplanung von Paket-Übertragungen von verschiedenen Verkehrsströmen erreicht ist. In der Statistik, Entscheidungsbäume bauend, wird es verwendet, um die Reinheit von möglichen Kinderknoten mit dem Ziel zu messen, die durchschnittliche Reinheit von zwei Kinderknoten zu maximieren, wenn man sich aufspaltet, und es ist im Vergleich zu anderen Gleichheitsmaßnahmen gewesen.

Siehe auch

• Menschlicher Armut-Index
• Vertrieb von Pareto
• Index von Robin Hood
• ROC Analyse
• Soziale Sozialfürsorge-Bestimmung
• Klage-Index
• Sozialfürsorge-Volkswirtschaft
• Wirtschaftsungleichheit
• Liste von Ländern durch die Vermögensverteilung
• Liste von amerikanischen Staaten durch die Einkommen-Gleichheit

Weiterführende Literatur

• Gini, Corrado (1912). "Variabilità e mutabilità" Nachgedruckt in Memorie di metodologica statistica (Ed Pizetti E, Salvemini, T). Rom: Libreria Eredi Virgilio Veschi (1955).
• Giorgi, G. M. (1990). Ein bibliografisches Bildnis des Verhältnisses von Gini, Metron, 48, 183-231.