Gør de bedste investeringer i dit liv.
Sikre dig for 2 euro Oman Korruptionsindeks
Aktiekurs
Den nuværende værdi af Korruptionsindeks i Oman er 44 Points. Korruptionsindeks i Oman faldt til 44 Points den 1.1.2022, efter det var 52 Points den 1.1.2021. Fra 1.1.2003 til 1.1.2023 var gennemsnitligt BNP i Oman 50,90 Points. Den højeste værdi nogensinde blev nået den 1.1.2003 med 63,00 Points, mens den laveste værdi blev registreret den 1.1.2023 med 43,00 Points.
Korruptionsindeks ·
3 år
5 år
10 år
25 år
Max
Korruptionsindeks | |
---|---|
1.1.2003 | 63,00 Points |
1.1.2004 | 61,00 Points |
1.1.2005 | 63,00 Points |
1.1.2006 | 54,00 Points |
1.1.2007 | 47,00 Points |
1.1.2008 | 55,00 Points |
1.1.2009 | 55,00 Points |
1.1.2010 | 53,00 Points |
1.1.2011 | 48,00 Points |
1.1.2012 | 47,00 Points |
1.1.2013 | 47,00 Points |
1.1.2014 | 45,00 Points |
1.1.2015 | 45,00 Points |
1.1.2016 | 45,00 Points |
1.1.2017 | 44,00 Points |
1.1.2018 | 52,00 Points |
1.1.2019 | 52,00 Points |
1.1.2020 | 54,00 Points |
1.1.2021 | 52,00 Points |
1.1.2022 | 44,00 Points |
Korruptionsindeks Historie
Dato | Værdi |
---|---|
1.1.2022 | 44 Points |
1.1.2021 | 52 Points |
1.1.2020 | 54 Points |
1.1.2019 | 52 Points |
1.1.2018 | 52 Points |
1.1.2017 | 44 Points |
1.1.2016 | 45 Points |
1.1.2015 | 45 Points |
1.1.2014 | 45 Points |
1.1.2013 | 47 Points |
Lignende makroøkonomiske nøgletal for Korruptionsindeks
Navn | Aktuel | Forrige | Frekvens |
---|---|---|---|
🇴🇲 Korruptionsrang | 70 | 69 | Årligt |
🇴🇲 Militærudgifter | 5,852 mia. USD | 5,784 mia. USD | Årligt |
🇴🇲 Offentlige udgifter | 933 mio. OMR | 913 mio. OMR | Månedligt |
🇴🇲 Statsbudget | 2,6 % of GDP | -3,6 % of GDP | Årligt |
🇴🇲 Statsgæld | 17,74 mia. OMR | 20,934 mia. OMR | Årligt |
🇴🇲 Statsgæld til BNP | 40,2 % of GDP | 61,7 % of GDP | Årligt |
🇴🇲 Statsindtægter | 919 mio. OMR | 867 mio. OMR | Månedligt |
🇴🇲 Statsudgifter | 7,319 mia. OMR | 7,039 mia. OMR | Årligt |
🇴🇲 Værdien af statens budget | -14 mio. OMR | -46 mio. OMR | Månedligt |
Korruptionsindekset rangerer lande og territorier baseret på, hvor korrupt deres offentlige sektor anses for at være. En nations eller et territoriums score angiver det opfattede niveau af korruption i den offentlige sektor på en skala fra 0 (meget korrupt) til 100 (meget ren).
Makrosider for andre lande i Asien
- 🇨🇳Kina
- 🇮🇳Indien
- 🇮🇩Indonesien
- 🇯🇵Japan
- 🇸🇦Saudi-Arabien
- 🇸🇬Singapore
- 🇰🇷Sydkorea
- 🇹🇷Tyrkiet
- 🇦🇫Afghanistan
- 🇦🇲Armenien
- 🇦🇿Aserbajdsjan
- 🇧🇭Bahrain
- 🇧🇩Bangladesh
- 🇧🇹Bhutan
- 🇧🇳Brunei
- 🇰🇭Cambodja
- 🇹🇱Østtimor
- 🇬🇪Georgien
- 🇭🇰Hongkong
- 🇮🇷Iran
- 🇮🇶Irak
- 🇮🇱Israel
- 🇯🇴Jordanien
- 🇰🇿Kasakhstan
- 🇰🇼Kuwait
- 🇰🇬Kirgisistan
- 🇱🇦Laos
- 🇱🇧Libanon
- 🇲🇴Macau
- 🇲🇾Malaysia
- 🇲🇻Maldiverne
- 🇲🇳Mongoliet
- 🇲🇲Myanmar
- 🇳🇵Nepal
- 🇰🇵Nordkorea
- 🇵🇰Pakistan
- 🇵🇸Palæstina
- 🇵🇭Filippinerne
- 🇶🇦Katar
- 🇱🇰Sri Lanka
- 🇸🇾Syrien
- 🇹🇼Taiwan
- 🇹🇯Tadsjikistan
- 🇹🇭Thailand
- 🇹🇲Turkmenistan
- 🇦🇪Forenede Arabiske Emirater
- 🇺🇿Usbekistan
- 🇻🇳Vietnam
- 🇾🇪Jemen
Hvad er Korruptionsindeks
Korruptionsindeks er en vigtig makroøkonomisk indikator, der giver indsigt i omfanget af korruption i et land. Korruption påvirker den økonomiske stabilitet, udvikling og effektivitet negativt. På Eulerpool er korruptionsindekset en af de mange indikatorer, vi omhyggeligt analyserer og præsenterer for at hjælpe investorer, økonomer og politiske beslutningstagere med at forstå komplekse økonomiske sammenhænge og træffe informerede beslutninger. Korruption refererer typisk til misbrug af offentligt embede for privat profit, og det kan tage mange former, herunder bestikkelse, underslæb, nepotisme, og forskellige former for bedrageri og magtmisbrug. Korruption undergraver retfærdighed, hæmmer økonomisk vækst og forværrer fattigdom, ulighed og miljøproblemer. Derfor er måling og overvågning af korruption afgørende for både økonomisk forskning og praktisk politik. Korruptionsindekset er udarbejdet af mange organisationer, herunder Transparency International, som er kendt for deres Corruption Perceptions Index (CPI). CPI måler den opfattede korruptionsniveau i den offentlige sektor i forskellige lande verden over. Værdien rangerer fra 0 til 100, hvor 0 repræsenterer en høj grad af korruption, og 100 indikerer ingen opfattet korruption. Indekset baserer sig på en række forskellige data og undersøgelser, hvilket gør det til en bredt accepteret og anvendt benchmark for korruption. På Eulerpool anvender vi data fra flere anerkendte kilder, herunder CPI, for at give en omfattende og nuanceret forståelse af korruptionsniveauer. Ved at inkludere korruptionsindeksdata i vores makroøkonomiske analyser, kan vi give en dybere indsigt i, hvordan korruption påvirker forskellige økonomiske variabler. For eksempel kan høj korruption føre til ineffektive investeringer, uretfærdig fordeling af ressourcer, og lavere økonomisk vækst. Disse faktorer kan alle indvirke på en investeringsstrategi og makroøkonomiske beslutninger. Et højt niveau af korruption kan afskrække udenlandske direkte investeringer (FDI), hvilket kan påvirke økonomisk vækst og udvikling negativt. Investorer ønsker sikkerhed og retfærdig behandling i deres forretningsforhold, og en høj korruptionsgrad kan nødvendigvis føre til usikkerhed og højere risici. Dette kan føre til, at kapitalstrømme flytter til lande med lavere niveauer af korruption, hvilket yderligere kan forværre landets økonomiske situation. På den anden side, lande med lav korruption tiltrækker ofte flere investeringer og har generelt højere levestandarder. Lav korruption bidrager til et bedre forretningsmiljø, stabile politiske forhold, og en mere effektiv offentlig sektor. Disse faktorer kombineret fremmer bæredygtig økonomisk vækst og en mere lige fordeling af velstand. Analyser af korruptionsindekset kan også hjælpe beslutningstagere med at identificere de sektorer og områder, der kræver reformer og øget gennemsigtighed. Ved at reducere korruption kan regeringer og organisationer forbedre effektiviteten, reducere omkostninger og øge tilliden blandt borgere og investorer. Dette resulterer i en positiv feedbackloop, hvor økonomisk vækst og udvikling styrkes yderligere. De data og analyser, der præsenteres på Eulerpool, gør det muligt for brugerne at identificere mønstre og tendenser i korruptionsniveauer. For eksempel kan sammenligning af korruptionsindeksdata mellem forskellige lande afsløre regionale tendenser og hjælpe med at forstå, hvordan forskellige politiske og økonomiske systemer påvirker niveauet af korruption. Desuden kan interpolering af korruptionsindeksdata med andre makroøkonomiske indikatorer som BNP-vækst, FDI, og regeringsudgifter give dybere indsigter i komplekse økonomiske sammenhænge. For virksomheder og investorer, der opererer globalt, er korruptionsindekset et uundværligt værktøj til risikoanalyse og beslutningstagning. Følsomheden over for korruption varierer betydeligt mellem brancher og markeder, og en grundig forståelse af dette indeks kan markant påvirke strategiske beslutninger og bistå med at minimere risici. For eksempel, da bygge- og anlægssektoren er notorisk kendt for høj korruption, kan virksomheder med operationer i denne branche bruge indekset til at evaluere potentielle markeder og partnere for at undgå usikre projekter og relationer. Desuden kan korruptionsindekset også have en betydelig indvirkning på vurderingen af landes kreditværdighed. Korruption kan øge de finansielle risici ved investeringer, hvilket igen kan påvirke renterne på statslige lån og obligationer. Dette er endnu en grund til, at nationale regeringer bør kæmpe mod korruption for at opnå bedre økonomiske resultater og lavere finansieringsomkostninger. I konklusion kan det ses, at korruptionsindekset spiller en væsentlig rolle i forståelsen af det bredere socioøkonomiske miljø. Det har indflydelse på alt fra kapitalstrømme og investeringer til politisk stabilitet og socioøkonomisk lighed. På Eulerpool er vi dedikerede til at levere præcise og aktuelle data, der kan hjælpe brugerne med at analysere og forstå virkeligheden af korruption og dens indvirkning på økonomier verden over. Gennem vores dybdegående analyser og brugervenlige præsentation af data, giver vi vores brugere mulighed for at træffe informerede beslutninger baseret på omfattende makroøkonomiske indsigter.