Sozioökonomische Indikatoren - Kanada

  • Kanada
  • Der Gini-Koeffizient in Kanada wird im Jahr 2024 voraussichtlich 0,33 betragen.
  • Die Arbeitslosenquote in Kanada wird im Jahr 2024 voraussichtlich 6,25 % betragen.
  • Die Zahl der Arbeitslosen in Kanada wird sich im Jahr 2024 auf voraussichtlich 1,36Mio. belaufen.
  • Die Beschäftigungsquote in Kanada wird im Jahr 2024 voraussichtlich 65,44 % betragen.
  • Die Gesamtarbeitskraft in Kanada wird sich im Jahr 2024 auf voraussichtlich 21,80Mio. belaufen.
  • Die Arbeitsproduktivität in Kanada wird voraussichtlich 65,23€ im Jahr 2024 betragen.
  • Die Gesamtbevölkerung in Kanada wird sich im Jahr 2024 auf voraussichtlich 39,11Mio. belaufen.
  • Die Zahl der Haushalte in Kanada wird im Jahr 2024 voraussichtlich 10,29Mio. betragen.
  • Der Anteil der Bevölkerung in Kanada, der weniger als 2,15 US$ pro Tag verdient, wird im Jahr 2024 voraussichtlich 0,18 % betragen.
  • Der Anteil der Bevölkerung in Kanada, der weniger als 3,65 US$ pro Tag verdient, wird im Jahr 2024 voraussichtlich 0,49 % betragen.
  • Der Anteil der Bevölkerung in Kanada, der weniger als 6,85 US$ pro Tag verdient, wird im Jahr 2024 voraussichtlich 0,71 % betragen.

Schlüsselregionen: Deutschland, Indien, Brasilien, Frankreich, China

 
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Analystenmeinung

Der Bereich der sozioökonomischen Indikatoren umfasst die Bereiche Einkommensverteilung, Beschäftigungsquoten, Bildung, Demografie und Sozialprogramme. Die Einkommensungleichheit stellt sowohl in den USA als auch in Europa eine große Herausforderung dar, insbesondere in Großstädten und zwischen städtischen und ländlichen Gebieten. Darüber hinaus gibt es in Europa erhebliche Unterschiede in der sozialen Wohlfahrt, wobei einige Länder über robuste und gut entwickelte Sozialsysteme verfügen, während andere vergleichsweise schwächere Wohlfahrtssysteme aufweisen. In Asien haben Schwellenländer wie China und Indien Fortschritte bei der Armutsbekämpfung gemacht, aber es bestehen weiterhin Herausforderungen. Jede Region steht auch vor spezifischen sozioökonomischen Herausforderungen. In Europa sind dies die Harmonisierung der Sozialsysteme, die steigende Jugendarbeitslosigkeit, die Alterung der Bevölkerung und die Überwindung des wirtschaftlichen Gefälles zwischen den europäischen Ländern. In Asien sind nachhaltiges und integratives Wachstum, ländliche Entwicklung, die Verringerung der Einkommensungleichheit und in einigen Ländern auch die Alterung der Bevölkerung zentrale Anliegen.

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

  • Demografie
  • Ökonomische Ungleichheit
  • Sozialer Fortschritt
  • Bildung
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  • Analystenmeinung
  • Methodik
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