Datei:Testsimulation der Vermögenskonzentration nach Fargione mit Vermögensteuern.png
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Beschreibung
BeschreibungTestsimulation der Vermögenskonzentration nach Fargione mit Vermögensteuern.png |
Deutsch: Nur ein Test, ob die Simulation für die Bundesrepublik Deutschland zu gebrauchen ist. |
Datum | |
Quelle | Eigenes Werk |
Urheber | Majow |
PNG‑Erstellung InfoField | Dieser Plot wurde mit Matplotlib erstellt. |
Quelltext InfoField | Python code# Entrepreneurs, Chance, and the Deterministic Concentration of Wealth
# Joseph E. Fargione, Clarence Lehman, Stephen Polasky
# https://doi.org/10.1371/journal.pone.0020728
import numpy as np # Für Rechnungen mit Vektoren
import matplotlib.pyplot as plt # Für die Erstellung der Grafik
n, t1, t2, t3 = 10000, 80, 44, 26 # Populationsgröße und Zeiträume (Jahre)
mu, sigma, tax = 0.05, 0.25, 0.15 # Mittelwert, Streuung und Vermögensteuer
n_top, n_tax = 10, 10 # Betrachte die oberen 10% (Einer von 10)
top_n, tax_n = n // n_top, n // n_tax # Besteuere die oberen 10% (Einer von 10)
X = np.zeros(n) # Simulation beginnt mit Gleichverteilung
Y = np.exp(X) # Berechnung der Kapitalvermögen
W = Y[0:n].sum() # Berechnung des Gesamtvermögens
Q = np.zeros(t1+t2+t3+1) # Speicherplatz für die Vermögensanteile
Q[0] = Y[n-top_n:n].sum() / W # Vermögensanteil speichern (Quotient)
# Erste Simulation (ohne Steuern)
for i in range(t1):
R = np.random.normal(mu, sigma, n) # Ziehung der zufälligen Raten
X = X + R # Berechnung der Exponenten
X.sort() # Sortierung der Exponenten
Y = np.exp(X) # Berechnung der Kapitalvermögen
W = Y[0:n].sum() # Berechnung des Gesamtvermögens
Q[i+1] = Y[n-top_n:n].sum() / W # Vermögensanteil speichern (Quotient)
# Zweite Simulation (mit Steuern)
for i in range(t2):
X[n-tax_n:n] = X[n-tax_n:n] - tax # Abzug der Steuern an der Spitze
R = np.random.normal(mu, sigma, n) # Ziehung der zufälligen Raten
X = X + R # Berechnung der Exponenten
X.sort() # Sortierung der Exponenten
Y = np.exp(X) # Berechnung der Kapitalvermögen
W = Y[0:n].sum() # Berechnung des Gesamtvermögens
Q[t1+i+1] = Y[n-top_n:n].sum() / W # Vermögensanteil speichern (Quotient)
# Dritte Simulation (ohne Steuern)
for i in range(t3):
R = np.random.normal(mu, sigma, n) # Ziehung der zufälligen Raten
X = X + R # Berechnung der Exponenten
X.sort() # Sortierung der Exponenten
Y = np.exp(X) # Berechnung der Kapitalvermögen
W = Y[0:n].sum() # Berechnung des Gesamtvermögens
Q[t1+t2+i+1] = Y[n-top_n:n].sum() / W # Vermögensanteil speichern (Quotient)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))
fig.suptitle('Vermögensanteil der oberen 10 Prozent zwischen 1952 und 2020')
ax.set(xlabel='Jahre', ylabel='Anteil am Gesamtvermögen (100% = 1.0)')
T = np.linspace(0, t1+t2+t3, num=t1+t2+t3+1) + 1952 - t1
ax.plot(T[t1-5:], Q[t1-5:], '-.', linewidth=2, label='Simulation nach Fargione, Lehman und Polasky')
T = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010, 2020]
P = [0.8, 0.7, 0.5, 0.4, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]
ax.plot(T, P, 'bo', markersize=8, label='Erfundene Punkte (Gruppe 1, nur ein Test)')
T = [1960, 1990, 2020]
P = [0.75, 0.35, 0.65]
ax.plot(T, P, 'co', markersize=8, label='Erfundene Punkte (Gruppe 2, nur ein Test)')
ax.annotate('Einführung der Vermögensteuer (1952)', (1952, Q[t1]-0.01), (1957, 0.45), ha='center', va='center', arrowprops={'arrowstyle':'->'})
ax.annotate('Aussetzung der Vermögensteuer (1996)', (1996, Q[t1+t2]+0.01), (1985, 0.55), ha='center', va='center', arrowprops={'arrowstyle':'->'})
ax.grid()
ax.legend()
plt.savefig("Testsimulation.png", dpi=150)
|
Lizenz
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Diese Datei wird unter der Creative-Commons-Lizenz „CC0 1.0 Verzicht auf das Copyright“ zur Verfügung gestellt. | |
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19. Oktober 2021
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aktuell | 22:10, 20. Okt. 2021 | 1.800 × 600 (110 KB) | Majow | Annotations eingefügt | |
19:28, 20. Okt. 2021 | 1.800 × 600 (76 KB) | Majow | Legende eingefügt | ||
19:07, 20. Okt. 2021 | 1.800 × 600 (65 KB) | Majow | Testpunkte in die Grafik eingefügt | ||
10:14, 19. Okt. 2021 | 1.800 × 600 (55 KB) | Majow | Cross-wiki upload from de.wikipedia.org |
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