NUMBEO

Motivação e Metodologia

Antes da criação de Numbeo (Abril de 2009), não existia outra base de dados gratuita sobre custo de vida (com dados estruturados e indicadores).

Outros relatórios sobre custo de vida tinham os dados por detrás das suas receitas escondidos ou demasiados caros para comprar. A sua investigação era muito limitada no número de cidades incluídas. É difícil de escalar sem um aumento significativo nos custos uma vez que dependem em dados recolhidos manualmente. Para além disso, não existia perceção sobre a taxa de erro nos seus dados recolhidos manualmente. Recolha manual de dados sobre custo de vida é sujeito a erros:

Relatórios disponíveis antes de 2009 normalmente incluem apenas um indicador, o que não é suficiente para uma estimativa pessoal uma vez que uma pessoa não é uma pessoa comum devidos a diferentes estilos de vida tais como:

Outras fontes disponíveis sobre o custo de vida não disponibilizaram um modo sistemático de extrair indicadores personalizados. Numbeo disponibiliza um software de excelência para extrair gratuitamente variados indicadores económicos (i.e. utilizando a nossa ferramenta "Cesto de bens e serviços").

Antes da Grande Recessão (Crise Económica Mundial entre 2007-2009) o preço de propriedades em todo o Mundo aparentou estar maluco para o fundador deste website. O preço de um pequeno apartamento num país de terceiro mundo como naquele em que atualmente vive era o mesmo que comprar 310 monitores TFT ultra modernos nessa altura. A especulação louca nos preços das propriedades sugeriu que as pessoas realmente necessitavam de uma ferramenta para uma especulação ou como dimimuir a sua especulação.

Portanto, foi assim que a Numbeo nasceu. Numbeo:

 

Metodologia

Recolha e processamento de dados

Para recolher dados a Numbeo baseia-se na introdução de dados pelos utilizados e dados recolhidos manualmente de fontes autoritárias (websites de supermercados, websites de empresas de táxi, instituições governamentais, artigos de jornais, outros estudos, etc.). Dados recolhidos manualmente de fontes pré-estabelecidas são re-introduzidos duas vezes por ano.

Realizamos filtragem automática e semi-automática para filtrar dados não fiáveis. O filtro mais simples funciona da seguinte maneira: se, para um preço particular de uma cidade, os valores forem 5, 6, 20 e 4 num curto espaço de tempo, o valor 20 é descartado como sendo não fiável (pois o seu valor é 4 vezes superior ao valor médio)

Outro filtro descarta ¼ (um quarto) dos valores introduzidos mais baixos e mais altos, pois sendo os valores limite têm maior probabilidade de estarem incorretos. Das restantes entradas, os valores mais baixo, mais alto e mediano são calculados e mostrados.

Existem mais filtros sofisticados a serem utilizados. Estes filtros têm um melhor resultado quando existe um maior número de dados introduzidos.

Um dos filtros avançados tenta eliminar maus dados de treino. Pesquisa pelos dados descartados (dados de spam) e se encontrar irregularidades, usa-os de novo para os cálculos reais.

Para resumir os nossos filtros, Numbeo utiliza heurísticas para obter dados de qualidade. Utilizando os dados existentes a Numbeo descarta periodicamente os dados que têm maior probabilidade de estarem incorretos estatisticamente.

A Numbeo também arquiva os valores dos dados antigos (a nossa política de depreciação de dados é 12 meses, apesar de utilizarmos dados com até 18 meses quando não temos dados recentes e os indicadores sugerem que a inflação é baixa num país específico). Os valores dos dados antigos são preservados para serem utilizados para fins históricos.

Agregação de dados para um país

Para agregar dados para um país, utilizados todas as entradas (de todas as cidades) para calcular os dados médios do país. Tenha em atenção que isto é diferente de agregar dados calculados para todas as cidades num país (para os quais já temos dados na nossa base de dados). Devido às fórmulas utilizadas internamente (que descartam os limites 25% superiores e inferiores dos dados antes de calcularem os dados para amostragem), por vezes os preços baixo e alto de um item numa cidade podem não parecer ao mesmo nível que os valores baixo e alto desse país. Essa anomalia aparece devido às fórmulas subjacentes que são utilizadas. Portanto, em cálculos para o país, ponderamos o peso da cidade pelo número de contribuidores. Uma vez que correspondem à maior quantidade de dados fornecidos para um país do que para uma cidade, os dados que são mostrados ao nível do país, em geral, contêm menos ruído que os dados mostrado ao nível da cidade.

Moedas e Câmbio

Utilizamos várias fontes de câmbio incluindo o Banco Central Europeu para atualizar internamente as nossas taxas de câmbio, de hora a hora. Para cada entrada dos contribuidores, guardamos na nossa base de dados os valores em EUR, USD e na moeda respetiva (utilizando as taxas de câmbio atuais). Para calcular valores médios, reutilizamos uma dessas entradas baseado na estabilidade da moeda e na moeda predominante no país para tentar minimizar erros de comparação entre moedas.

Para mostrar dados históricos, utilizamos o histórico mensal de taxas de câmbio para calcular os dados (taxa de câmbio do meio do mês). Se o utilizador final escolher mostrar os valores históricos de um ano numa moeda personalizada, a taxa de câmbio do meio do ano é utilizadas para calcular os dados a serem mostrados.

Impostos

Os nossos dados sobre preços devem ter GST e IVA incluídos. Os nossos dados sobre os salários médios contêm os valores após desconto dos impostos sobre rendimentos. Deste modo podemos utilizar estes dados diretamente para estimar os poderes de compra locais.

Cálculo de indicadores

O Indicador de Custo de Vida é construído baseado no nosso melhor palpite das despesas média numa determinada cidade para uma família de quatro pessoas. Os pesos estão sujeitos a alterações ao longo do tempo. Uma vez que esta metodologia não está oculta, ao momento de escrita os pesos são os seguintes:
    
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))
    

Política de Arquivamento de Dados

A secção dos custos de vida utiliza dados introduzidos nos últimos 12 meses (num caso especial, quando o número de entradas de uma cidade é muito baixo e os indicadores sugerem que a inflação do país é baixa, utilizamos dados introduzidos dos últimos 18 meses porque acreditamos que esses dados podem não ter mudado uma vez que ninguém alterou dados existentes). Outras secções que utilizam o mesmo conjunto de dados utilizam a mesma política de arquivamento de dados.

Tenha em atenção que algumas outras secções do website utilizam políticas diferentes de arquivamento de dados. Todos os meses, os dados mais antigos são movidos para os arquivos e podem ser consultados através da nossa API.

Política Cartográfica

A nossa política cartográfica é a de mostrar o mundo dum ponto de vista atualizado; isto é, mostrar com base no nosso melhor julgamento a realidade atual. Os nossos parceiros poderão ter políticas cartográficas diferentes o que poderá ser refletido no software do nosso website.

 

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