Sozioökonomische Indikatoren - Brasilien

  • Brasilien
  • Der Gini-Koeffizient in Brasilien wird im Jahr 2024 voraussichtlich 0,52 betragen.
  • Die Arbeitslosenquote in Brasilien wird im Jahr 2024 voraussichtlich 8,03 % betragen.
  • Die Zahl der Arbeitslosen in Brasilien wird sich im Jahr 2024 auf voraussichtlich 8,80Mio. belaufen.
  • Die Beschäftigungsquote in Brasilien wird im Jahr 2024 voraussichtlich 63,45 % betragen.
  • Die Gesamtarbeitskraft in Brasilien wird sich im Jahr 2024 auf voraussichtlich 109,60Mio. belaufen.
  • Die Arbeitsproduktivität in Brasilien wird voraussichtlich 11,52€ im Jahr 2024 betragen.
  • Die Gesamtbevölkerung in Brasilien wird sich im Jahr 2024 auf voraussichtlich 217,60Mio. belaufen.
  • Die Zahl der Haushalte in Brasilien wird im Jahr 2024 voraussichtlich 48,62Mio. betragen.
  • Der Anteil der Bevölkerung in Brasilien, der weniger als 2,15 US$ pro Tag verdient, wird im Jahr 2024 voraussichtlich 3,41 % betragen.

Schlüsselregionen: Deutschland, Indien, Brasilien, Frankreich, China

 
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Analystenmeinung

Einkommensungleichheit: Einkommensungleichheit ist in den Vereinigten Staaten und in Europa ein wichtiges Thema, insbesondere in Großstädten und zwischen städtischen und ländlichen Gebieten. Die immer größer werdende Kluft zwischen den Wohlhabenden und den weniger Wohlhabenden bedroht den sozialen Zusammenhalt und die wirtschaftliche Stabilität. Um dem entgegenzuwirken, sind politische Maßnahmen erforderlich, die gerechtere wirtschaftliche Chancen für unterschiedliche Gemeinschaften fördern.

Soziale Wohlfahrtssysteme: Die sozialen Wohlfahrtssysteme sind sehr unterschiedlich, insbesondere in Europa, wo einige Länder über solide Strukturen verfügen, während andere auf die Selbstorganisation der Gesellschaft setzen. Diese Unterschiede verdeutlichen die Herausforderung, ein einheitlichere soziales Sicherungssystem den verschiedenen Regionen zu schaffen. Die Gewährleistung des Zugangs zu grundlegenden sozialen Dienstleistungen ist angesichts der anhaltenden wirtschaftlichen Ungleichheiten von entscheidender Bedeutung.

Beschäftigung, Arbeitsproduktivität und demografische Verschiebungen: Die Jugendarbeitslosigkeit ist nach wie vor ein drängendes Problem, insbesondere in Europa, das zu langfristigen sozioökonomischen Problemen führt. Darüber hinaus stagniert in Europa die Arbeitsproduktivität, wobei der jüngste Anstieg eher auf die Inflation als auf echte Produktivitätssteigerungen zurückzuführen ist. Die alternde Bevölkerung in Europa und Teilen Asiens stellt eine weitere Belastung für die Rentensysteme und das Gesundheitswesen dar und erfordert eine Politik, die sich an diese demografischen Veränderungen anpasst und jüngere Arbeitnehmer besser integriert.

Armutsbekämpfung und nachhaltige Entwicklung: Auch wenn in Asien Fortschritte bei der Armutsbekämpfung erzielt wurden, bleibt es eine Herausforderung, ein nachhaltiges und integratives Wachstum zu gewährleisten. Die strukturelle Schwäche ländlicher Gebiete führt zu Chancenungleichheiten, die eine gerechte Entwicklung behindern. Ein nachhaltiges Wachstum, das allen zugute kommt, ist für die langfristige Stabilität unerlässlich.

Methodik

Datenabdeckung:

Der Datensatz umfasst Daten aus 152 Ländern. Die Zahlen basieren auf der Leistung der einzelnen Länder in sechs verschiedenen Bereichen. Bei diesen Bereichen handelt es sich um sozioökonomische Indikatoren, makroökonomische Indikatoren, Gesundheitsindikatoren, digitale und Konnektivitätsindikatoren, Konsumindikatoren sowie Logistik- und Verkehrsindikatoren. Innerhalb dieser Bereiche werden verschiedene Segmente abgedeckt, darunter Demografie, wirtschaftliche Maßnahmen, wirtschaftliche Ungleichheit, Beschäftigung, Verbrauch, Gesundheitsfaktoren und vieles mehr.

Modellierungsansatz:

Die Zusammensetzung jedes Bereiches folgt einem umfassenden Ansatz, der sowohl Top-Down- als auch Bottom-Up-Methoden kombiniert, wobei jedes Bereiches und jedes Segment von einer spezifischen Logik geleitet wird. Um die Situation dieser sechs Bereiche in jedem Land zu bewerten, stützen wir uns auf einschlägige wichtige Indikatoren und Daten von angesehenen internationalen Institutionen, nationalen Statistikämtern, Branchenverbänden und führenden privaten Institutionen. Darüber hinaus führen wir Datenverarbeitungsverfahren durch, um Probleme wie fehlende Zeitangaben, Ausreißer und Dateninkonsistenzen zu beseitigen. Unsere Datenverarbeitung umfasst fortschrittliche statistische Techniken, darunter Interpolation, exponentiell gleitender gewichteter Durchschnitt und Savitzky-Golay-Filter. Diese Methoden tragen zur Verfeinerung und Verbesserung der Datenqualität bei.

Prognosen:

In unserem Prognoseverfahren verwenden wir eine breite Palette statistischer Techniken, die auf den Merkmalen der Märkte basieren. So verwenden wir beispielsweise die S-Kurven-Funktion, um die Einführung neuer Technologien, Produkte und Dienstleistungen zu prognostizieren und unser Prognosemodell an der Theorie der Innovationsübernahme auszurichten. Darüber hinaus prognostizieren wir unsere Daten auch unter Verwendung von ARIMA mit und ohne Berücksichtigung von Saisonalität, exponentieller Trendglättung und der Compound Annual Growth Rate (CAGR) mit der Möglichkeit, bei Bedarf Anpassungsfaktoren einzubeziehen. Diese Techniken ermöglichen es uns, genaue und zuverlässige Prognosemethoden bereitzustellen, die auf die einzigartigen Merkmale der Daten jedes Bereiches und Landes zugeschnitten sind.

Zusätzliche Hinweise:

Die Daten werden zweimal pro Jahr oder bei jeder wesentlichen Änderung ihrer Dynamik aktualisiert. Die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie und des Russland/Ukraine-Krieges werden auf länderspezifischer Ebene berücksichtigt.

Übersicht

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