Москва, ул. Профсоюзная, д.56, эт.15 оф 19-23
+7 (495) 336-16-19 (многоканальный)

Энтропийный метод мониторинга реализации экономических стратегий

25 мая 2010 г.


Журнал «Экономические стратегии»



Аппроксимация диаграмм Лоренца однопараметрической функцией

Для дальнейшего анализа удобно аппроксимировать диаграмму Лоренца однопараметрической функцией y = F(x, α):

Формула 1

Здесь параметр α может изменяться от 1 до ∞. При α = 1 функция F(x, α) = x и характеризует равномерное распределение (А). При α = 2 функция F(x, α) совпадает с фрагментом окружности, а при α >> 2 – описывает существенно неравномерное распределение, приближающееся к М (рис. 9).

Рисунок 9
Функция F(x, α) для различных значений параметра α

Функция F(x, α) для различных значений параметра α



Напомним, что отношение площади, ограниченной кривой Лоренца и линией абсолютного равенства А (рис. 3), к площади треугольника, лежащей под линией абсолютного равенства А, называют коэффициентом Джини (Gini coefficient) – G. Иногда индексом Джини называют коэффициент Джини, выраженный в процентах. Коэффициентом (индексом) Джини обычно характеризуют степень расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку (как правило, по уровню годового дохода). В этом случае коэффициент Джини именуют индексом концентрации доходов. Он принимает значения от 0 до 1 (0 – в случае абсолютного равенства в распределении доходов, 1 – в случае абсолютного неравенства). Возрастание индекса Джини указывает на рост неравенства.

Аппроксимация фактических диаграмм Лоренца функцией F(x, α) позволяет найти связь параметра α с коэффициентом Джини, то есть использовать вместо коэффициента Джини параметр α и упорядочить числовые последовательности по степени неравномерности (характера) распределения последовательностей чисел. Согласно определению коэффициента Джини при достаточно большом числе N, имеем:

Формула 2

В общем случае этот интеграл аналитически не берется и определяется численными методами. В частном случае при α = 2, когда диаграмма Лоренца совпадает с фрагментом окружности, имеем G = π/2 – 1 ≈ 0,57. При α < 2 коэффициент Джини меньше 0,57, а при α > 2 получим G > 0,57.

По данным (9, 10), индекс Джини, рассчитанный по годовому доходу жителей, для Москвы равен 0,58, для России – более 0,41. Для ряда стран Европы и Австралии G = 0,25 – 0,3, для США – около 0,5, а для некоторых стран Африки и Латинской Америки индекс Джини превышает 0,6.

Энтропия числовых последовательностей

Весьма продуктивным оказался подход, опирающийся на физические методы определения состояния сложных систем с помощью энтропии. Энтропия характеризует вероятность состояния системы. У И.Р. Пригожина и Дилипа Кондепуди по этому поводу сказано:

«В обычной механике обычными переменными являются координаты и импульсы. У нас же основной переменной будет статистическая функция распределения ρ, с помощью которой можно вычислять средние значения любых функций координат и импульсов. Таким образом, можно сказать, что знание ρ обеспечивает полное знание «состояния» системы» (11).

При известной плотности распределения вероятностей ρ(g, α) некоторой непрерывной числовой последовательности, такой, что ρ(g, α)dg есть вероятность попадания относительной величины ресурса g = Gn / G* = GnN / SN в интервал (g, g + dg), энтропия определяется интегралом:

Формула 3

Здесь величина g является величиной ресурса, приведенной к средней величине ресурса G* = SN / N, т.е. нормирована на величину SN / N.

В нашей работе «Статистические функции распределения ресурсов в экономике», на которую мы ссылались выше, показано, что для однопараметрического распределения числовой последовательности в виде [1] плотность вероятности определяется выражением:

Формула 4

подстановка которого в выражение [3] дает искомую зависимость энтропии системы от параметра распределения α. Как следует из рис. 10, зависимость энтропии от параметра α, определяющего характер диаграммы Лоренца, имеет максимум в окрестности α ≈ 1,8. Следовательно, можно утверждать, что среди числовых последовательностей, описывающих распределение ресурсов в выделенной произвольной экономической системе, есть предпочтительные последовательности или предпочтительные состояния экономической системы, при которых энтропия [3] максимальна. Интересно, что существование оптимального распределения никак не связано с природой рассматриваемого распределения, т.е. обладает некоей универсальностью.

Рисунок 10
Зависимость нормированной энтропии числовой последовательности от характера распределения α числовой последовательности

Зависимость нормированной энтропии числовой последовательности от характера распределения α числовой последовательности