NUMBEO

Motivation and Methodology

Vor der Gründung von Numbeo im April 2009 gab es keine andere freie Datenbank über die Lebenshaltungskosten mit strukturierten Daten und Indices.

Bei anderen Quellen zu Lebenshaltungskosten waren die Daten verborgen oder mussten teuer gekauft werden. Die Daten waren auf sehr wenige Städte begrenzt. Ohne wesentlich höhere Ausgaben wäre es den Anbietern dieser Daten kaum möglich gewesen, Informationen über mehr Städte anzubieten, da sie auf manuell gesammelte Daten angewiesen waren. Außerdem konnte nichts über die Fehlerrate bei diesen manuell gesammelten Daten gesagt werden. Die manuelle Erfassung von Daten zu den Lebenshaltungskosten ist fehleranfällig:

Die Berichte, die vor 2009 verfügbar waren, gaben gewöhnlich lediglich einen Index an, der jedoch nicht genügt, um die individuellen Ausgaben einschätzen zu können. Den Otto Normalverbraucher gibt es nicht, da die Lebensumstände in folgenden Bereichen unterschiedlich aussehen können:

Die anderen Quellen zu Lebenshaltungskosten haben keine Möglichkeit geboten, individuelle Fälle abzubilden. Numbeo bietet eine erstklassige Software, die kostenlos Auskunft über verschiedene wirtschaftliche Indikatoren gibt.

Vor der Weltwirtschaftskrise ab 2007 kamen dem Gründer dieser Website die weltweiten Immobilienpreise völlig verrückt vor. Eine kleine Wohnung in dem Entwicklungsland, in dem er heute lebt, kostete so viel wie 310 modernste TFT-Bildschirme. Die abenteuerlichen Spekulationen rund um Immobilienpreise ließen den Wunsch nach einem Tool wachsen, das diesen Spekulationen eine Grundlage bietet.

Und so ist Numbeo entstanden. Numbeo:

 

Methode

Sammeln und Verarbeiten von Daten

Numbeo erhält seine Daten durch Eingaben von Nutzern sowie von manuell erhobenen Daten aus verlässlichen Quellen (Websites von Supermärkten, Taxiunternehmen und Behörden, Zeitungsartikel, andere Umfragen usw.). Manuell erhobene Daten aus verlässlichen Quellen werden zweimal im Jahr aktualisiert eingetragen.

Mithilfe von automatischen und halbautomatischen Filtern können wir zweifelhafte Daten erkennen und ausschließen. Der einfachste Filter funktioniert wie folgt: Wenn im selben Zeitraum für den Preis eines bestimmten Produkts die Werte 5, 6, 20 und 4 eingetragen wurden, wird der Wert 20 als „Datenrauschen“ abgelehnt, da dieser viermal so hoch wie der Durchschnitt.

Ein weiterer Filter schließt ¼ (ein Viertel) der niedrigsten und höchsten Einträge aus, da besonders hohe bzw. niedrige Werte tendenziell eher inkorrekt sind. Aus den verbleibenden Einträgen werden der Höchst-, Mindest- und Mittelwert errechnet und angezeigt.

Es werden außerdem noch komplexere Filter eingesetzt. Die Filter funktionieren desto besser, je mehr Daten eingetragen wurden.

Einer der erweiterten Filter versucht, schlechte Trainingsdaten zu entfernen, die der Spam-Filter verwendet. Er durchsucht als Spam gekennzeichnete Daten und rehabilitiert sie, wenn Unregelmäßigkeiten festzustellen sind.

Zusammenfassend kann man zu den Filtern sagen, dass Numbeo heuristische Technologie für qualitativ hochwertige Daten verwendet. Auf Grundlage der vorhandenen Daten schließt Numbeo in regelmäßigen Abständen Daten aus, die statistisch gesehen sehr wahrscheinlich nicht korrekt sind.

Numbeo archiviert außerdem ältere Daten. Standardmäßig geschieht dies alle 12 Monate, wobei auch Daten, die bis zu 18 Monate alt sind genutzt werden, wenn keine neuen Daten verfügbar sind und von einer geringen Inflationsrate ausgegangen werden kann. Die alten Werte werden zu statistischen Zwecken aufbewahrt.

Zusammenführen (Aggregieren) von Daten für ein ganzes Land

Der Landesdurchschnitt wird durch das Zusammenführen sämtlicher Daten aller Städte im jeweiligen Land ermittelt. Dieser Vorgang unterscheidet sich von dem Verfahren zur Ermittlung der zusammengeführten Daten für alle Städte in einem Land (dafür sind Daten in der Datenbank vorhanden). Aufgrund der zugrundeliegenden Formeln (Ausschluss von 25 % der Daten am oberen bzw. unteren Ende) können die Höchst- bzw. Mindestpreise in einer Stadt von denen des jeweiligen Landes abweichen. Die ist auf die dahintersteckenden Formeln zurückzuführen. Daher haben bei der Berechnung der landesweiten Werte Städte mit mehr Mitwirkenden ein größeres Gewicht. Da die landesweiten Werte auf insgesamt mehr Einträgen beruhen, sind sie im Allgemeinen verlässlicher als die Werte einer einzelnen Stadt.

Währungen

Für die korrekte Währungsumrechnung werden nahezu stündlich die aktuellen Wechselkurse von verschiedenen Institutionen wie der Europäischen Zentralbank herangezogen. Die Einträge werden in unserer Datenbank in Euro, US-Dollar und der Eingabewährung (mit aktuellem Wechselkurs) gespeichert. Beim Berechnen von Durchschnittswerten wird abhängig von der Stabilität der Währung und davon, welche im jeweiligen Land bedeutender ist, einer dieser Einträge herangezogen, um Fehler beim Vergleich über Währungen hinweg zu minimieren.

Historische Werte werden mit historischen Wechselkursen angezeigt (jeweils der Durchschnitts-Wechselkurs in einem Monat). Wird für die Anzeige historischer Werte eines Jahres eine andere Währungsanzeige ausgewählt, wird der Jahres-Durchschnitts-Wechselkurs herangezogen.

Steuern

Die Preise auf Numbeo enthalten bereits Mehrwertsteuer. Daten zum Einkommen beziehen sich auf das Einkommen nach Steuern. Diese Daten können so direkt zur Einschätzung der örtlichen Kaufkraft verwendet werden.

Berechnen von Indices

Der Lebenshaltungskosten-Index basiert auf einer groben Einschätzung der durchschnittlich konsumierten Güter und Dienstleistungen einer vierköpfigen Familie. Die Gewichtung der einzelnen Posten kann sich mitunter ändern. Die Gewichtung ist wie folgt:
    
mysql> select name, category, cpi_factor as cost_of_living_factor, rent_factor from item where cpi_factor > 0 or rent_factor > 0 order by category, relative_id;
+-----------------------------------------------------------------+---------------------+-----------------------+-------------+
| name                                                            | category            | cost_of_living_factor | rent_factor |
+-----------------------------------------------------------------+---------------------+-----------------------+-------------+
| 1 Pair of Jeans (Levis 501 Or Similar)                          | Clothing And Shoes  |                  0.35 |           0 |
| 1 Summer Dress in a Chain Store (Zara, H&M, ...)                | Clothing And Shoes  |                  0.35 |           0 |
| 1 Pair of Nike Running Shoes (Mid-Range)                        | Clothing And Shoes  |                  0.35 |           0 |
| 1 Pair of Men Leather Business Shoes                            | Clothing And Shoes  |                  0.35 |           0 |
| Milk (regular), (1 liter)                                       | Markets             |                    25 |           0 |
| Loaf of Fresh White Bread (500g)                                | Markets             |                    31 |           0 |
| Rice (white), (1kg)                                             | Markets             |                    14 |           0 |
| Eggs (12)                                                       | Markets             |                    20 |           0 |
| Local Cheese (1kg)                                              | Markets             |                    12 |           0 |
| Chicken Breasts (Boneless, Skinless), (1kg)                     | Markets             |                    15 |           0 |
| Beef Round (1kg) (or Equivalent Back Leg Red Meat)              | Markets             |                    15 |           0 |
| Apples (1kg)                                                    | Markets             |                    31 |           0 |
| Banana (1kg)                                                    | Markets             |                    25 |           0 |
| Oranges (1kg)                                                   | Markets             |                    30 |           0 |
| Tomato (1kg)                                                    | Markets             |                    22 |           0 |
| Potato (1kg)                                                    | Markets             |                    24 |           0 |
| Onion (1kg)                                                     | Markets             |                    10 |           0 |
| Lettuce (1 head)                                                | Markets             |                    18 |           0 |
| Water (1.5 liter bottle)                                        | Markets             |                    30 |           0 |
| Bottle of Wine (Mid-Range)                                      | Markets             |                     4 |           0 |
| Domestic Beer (0.5 liter bottle)                                | Markets             |                     6 |           0 |
| Imported Beer (0.33 liter bottle)                               | Markets             |                     6 |           0 |
| Cigarettes 20 Pack (Marlboro)                                   | Markets             |                    15 |           0 |
| Apartment (1 bedroom) in City Centre                            | Rent Per Month      |                     0 |        0.25 |
| Apartment (1 bedroom) Outside of Centre                         | Rent Per Month      |                     0 |        0.25 |
| Apartment (3 bedrooms) in City Centre                           | Rent Per Month      |                     0 |        0.25 |
| Apartment (3 bedrooms) Outside of Centre                        | Rent Per Month      |                     0 |        0.25 |
| Meal, Inexpensive Restaurant                                    | Restaurants         |                    16 |           0 |
| Meal for 2 People, Mid-range Restaurant, Three-course           | Restaurants         |                   3.5 |           0 |
| McMeal at McDonalds (or Equivalent Combo Meal)                  | Restaurants         |                     6 |           0 |
| Domestic Beer (0.5 liter draught)                               | Restaurants         |                     5 |           0 |
| Imported Beer (0.33 liter bottle)                               | Restaurants         |                     5 |           0 |
| Cappuccino (regular)                                            | Restaurants         |                    15 |           0 |
| Coke/Pepsi (0.33 liter bottle)                                  | Restaurants         |                     6 |           0 |
| Water (0.33 liter bottle)                                       | Restaurants         |                     6 |           0 |
| Fitness Club, Monthly Fee for 1 Adult                           | Sports And Leisure  |                   2.3 |           0 |
| Tennis Court Rent (1 Hour on Weekend)                           | Sports And Leisure  |                     3 |           0 |
| Cinema, International Release, 1 Seat                           | Sports And Leisure  |                     6 |           0 |
| One-way Ticket (Local Transport)                                | Transportation      |                    20 |           0 |
| Monthly Pass (Regular Price)                                    | Transportation      |                   1.5 |           0 |
| Taxi Start (Normal Tariff)                                      | Transportation      |                     5 |           0 |
| Taxi 1km (Normal Tariff)                                        | Transportation      |                    20 |           0 |
| Taxi 1hour Waiting (Normal Tariff)                              | Transportation      |                   0.7 |           0 |
| Gasoline (1 liter)                                              | Transportation      |                    60 |           0 |
| Volkswagen Golf 1.4 90 KW Trendline (Or Equivalent New Car)     | Transportation      |                0.0035 |           0 |
| Toyota Corolla 1.6l 97kW Comfort (Or Equivalent New Car)        | Transportation      |                0.0035 |           0 |
| Basic (Electricity, Heating, Water, Garbage) for 85m2 Apartment | Utilities (Monthly) |                     1 |           0 |
| 1 min. of Prepaid Mobile Tariff Local (No Discounts or Plans)   | Utilities (Monthly) |                   320 |           0 |
| Internet (10 Mbps, Unlimited Data, Cable/ADSL)                  | Utilities (Monthly) |                     1 |           0 |
+-----------------------------------------------------------------+---------------------+-----------------------+-------------+
      Local_Puchasing_Power_Index = (Average_Disposable_Salary(This_City) / BasketConsumerPlusRent(This_City)) / (Average_Disposable_Salary(New_York) / BasketConsumerPlusRent(New_York))
      
      BasketConsumerPlusRent(City) = sum_of (Price_in_the_city * (cost_of_living_factor + rent_factor))
    

Richtlinie zur Datenaufbewahrung

Der Bereich mit den Lebenshaltungskosten verwendet Einträge der vergangenen 12 Monate. Falls in einer Stadt nur sehr wenige Einträge vorhanden sind, und die Indikatoren nahelegen, dass die Inflation in dem Land gering ist, verwenden wir auch Einträge der vergangenen 18 Monate. Wir gehen dabei davon aus, dass sich diese Daten nicht verändert haben, da niemand die bestehenden Einträge verändert hat. In anderen Bereichen werden die Daten nach demselben Prinzip aufbewahrt.

Hinweis: Einige Bereiche von Numbeo wenden andere Datenaufbewahrungsrichtlinien an. Jeden Monat werden alte Daten archiviert, die mit unserer API herausgezogen werden können.

Richtlinie zur Kartographie

Wir versuchen, die Welt stets so wie sie de-facto ist darzustellen, das heißt nach möglichst korrekter Einschätzung der Realität. Unsere Partner handhaben kartographische Fragen womöglich anders, was sich unter Umständen in der Software unserer Website widerspiegelt.

 

Diese Seite wurde aus dem Englischen übersetzt. Improve translation of this page