Gør de bedste investeringer i dit liv.
Sikre dig for 2 euro Forenede Stater Forhold mellem pris og husleje
Aktiekurs
Den nuværende værdi af Forhold mellem pris og husleje i Forenede Stater er 134,659 . Forhold mellem pris og husleje i Forenede Stater faldt til 134,659 den 1.3.2024, efter at det var 134,897 den 1.12.2023. Fra 1.3.1970 til 1.6.2024 var den gennemsnitlige BNP i Forenede Stater 102,14 . Den højeste værdi nogensinde blev nået den 1.6.2022 med 140,87 , mens den laveste værdi blev registreret den 1.9.1982 med 88,56 .
Forhold mellem pris og husleje ·
3 år
5 år
10 år
25 år
Max
Pris-leje-forhold | |
---|---|
1.3.1970 | 93,89 |
1.6.1970 | 92,26 |
1.9.1970 | 92,34 |
1.12.1970 | 92,33 |
1.3.1971 | 93,94 |
1.6.1971 | 96,52 |
1.9.1971 | 96,23 |
1.12.1971 | 97,82 |
1.3.1972 | 96,28 |
1.6.1972 | 98,10 |
1.9.1972 | 99,09 |
1.12.1972 | 101,02 |
1.3.1973 | 103,98 |
1.6.1973 | 105,36 |
1.9.1973 | 106,68 |
1.12.1973 | 106,02 |
1.3.1974 | 105,76 |
1.6.1974 | 105,50 |
1.9.1974 | 105,39 |
1.12.1974 | 103,08 |
1.3.1975 | 102,49 |
1.6.1975 | 102,14 |
1.9.1975 | 100,55 |
1.12.1975 | 100,67 |
1.3.1976 | 100,58 |
1.6.1976 | 102,44 |
1.9.1976 | 102,07 |
1.12.1976 | 103,26 |
1.3.1977 | 104,05 |
1.6.1977 | 105,46 |
1.9.1977 | 106,39 |
1.12.1977 | 108,16 |
1.3.1978 | 108,65 |
1.6.1978 | 109,12 |
1.9.1978 | 109,38 |
1.12.1978 | 109,60 |
1.3.1979 | 111,14 |
1.6.1979 | 110,00 |
1.9.1979 | 108,11 |
1.12.1979 | 105,51 |
1.3.1980 | 102,40 |
1.6.1980 | 98,13 |
1.9.1980 | 100,82 |
1.12.1980 | 97,79 |
1.3.1981 | 96,38 |
1.6.1981 | 95,56 |
1.9.1981 | 92,83 |
1.12.1981 | 91,95 |
1.3.1982 | 92,54 |
1.6.1982 | 90,53 |
1.9.1982 | 88,56 |
1.12.1982 | 90,54 |
1.3.1983 | 90,87 |
1.6.1983 | 90,86 |
1.9.1983 | 90,77 |
1.12.1983 | 90,33 |
1.3.1984 | 90,38 |
1.6.1984 | 90,57 |
1.9.1984 | 90,36 |
1.12.1984 | 90,48 |
1.3.1985 | 90,38 |
1.6.1985 | 90,41 |
1.9.1985 | 90,80 |
1.12.1985 | 91,03 |
1.3.1986 | 91,39 |
1.6.1986 | 91,98 |
1.9.1986 | 92,90 |
1.12.1986 | 93,83 |
1.3.1987 | 94,62 |
1.6.1987 | 95,24 |
1.9.1987 | 95,75 |
1.12.1987 | 95,65 |
1.3.1988 | 95,93 |
1.6.1988 | 96,99 |
1.9.1988 | 96,81 |
1.12.1988 | 97,10 |
1.3.1989 | 97,27 |
1.6.1989 | 97,39 |
1.9.1989 | 98,23 |
1.12.1989 | 98,18 |
1.3.1990 | 97,36 |
1.6.1990 | 95,91 |
1.9.1990 | 94,13 |
1.12.1990 | 93,16 |
1.3.1991 | 92,67 |
1.6.1991 | 91,97 |
1.9.1991 | 91,35 |
1.12.1991 | 91,29 |
1.3.1992 | 91,52 |
1.6.1992 | 90,75 |
1.9.1992 | 90,85 |
1.12.1992 | 90,89 |
1.3.1993 | 90,23 |
1.6.1993 | 90,37 |
1.9.1993 | 90,51 |
1.12.1993 | 90,74 |
1.3.1994 | 90,72 |
1.6.1994 | 90,83 |
1.9.1994 | 90,68 |
1.12.1994 | 90,41 |
1.3.1995 | 90,34 |
1.6.1995 | 90,03 |
1.9.1995 | 90,11 |
1.12.1995 | 89,86 |
1.3.1996 | 89,93 |
1.6.1996 | 89,90 |
1.9.1996 | 89,71 |
1.12.1996 | 89,65 |
1.3.1997 | 89,52 |
1.6.1997 | 89,59 |
1.9.1997 | 89,54 |
1.12.1997 | 89,72 |
1.3.1998 | 90,12 |
1.6.1998 | 90,60 |
1.9.1998 | 91,03 |
1.12.1998 | 91,63 |
1.3.1999 | 92,60 |
1.6.1999 | 93,27 |
1.9.1999 | 94,10 |
1.12.1999 | 94,85 |
1.3.2000 | 95,64 |
1.6.2000 | 96,46 |
1.9.2000 | 97,14 |
1.12.2000 | 97,96 |
1.3.2001 | 98,94 |
1.6.2001 | 99,48 |
1.9.2001 | 99,98 |
1.12.2001 | 100,56 |
1.3.2002 | 101,13 |
1.6.2002 | 102,15 |
1.9.2002 | 103,40 |
1.12.2002 | 104,75 |
1.3.2003 | 106,06 |
1.6.2003 | 107,34 |
1.9.2003 | 108,76 |
1.12.2003 | 110,45 |
1.3.2004 | 112,26 |
1.6.2004 | 114,01 |
1.9.2004 | 116,15 |
1.12.2004 | 118,43 |
1.3.2005 | 120,45 |
1.6.2005 | 122,98 |
1.9.2005 | 125,63 |
1.12.2005 | 127,34 |
1.3.2006 | 128,13 |
1.6.2006 | 127,55 |
1.9.2006 | 126,33 |
1.12.2006 | 125,71 |
1.3.2007 | 125,36 |
1.6.2007 | 123,99 |
1.9.2007 | 121,42 |
1.12.2007 | 118,49 |
1.3.2008 | 114,94 |
1.6.2008 | 111,19 |
1.9.2008 | 107,67 |
1.12.2008 | 104,31 |
1.3.2009 | 103,40 |
1.6.2009 | 101,58 |
1.9.2009 | 101,05 |
1.12.2009 | 101,38 |
1.3.2010 | 100,67 |
1.6.2010 | 100,17 |
1.9.2010 | 98,36 |
1.12.2010 | 96,89 |
1.3.2011 | 94,36 |
1.6.2011 | 93,22 |
1.9.2011 | 92,88 |
1.12.2011 | 92,25 |
1.3.2012 | 92,13 |
1.6.2012 | 93,02 |
1.9.2012 | 93,56 |
1.12.2012 | 94,20 |
1.3.2013 | 95,50 |
1.6.2013 | 96,75 |
1.9.2013 | 97,56 |
1.12.2013 | 97,87 |
1.3.2014 | 98,29 |
1.6.2014 | 98,28 |
1.9.2014 | 98,51 |
1.12.2014 | 98,96 |
1.3.2015 | 99,46 |
1.6.2015 | 99,84 |
1.9.2015 | 100,10 |
1.12.2015 | 100,60 |
1.3.2016 | 100,95 |
1.6.2016 | 101,45 |
1.9.2016 | 102,01 |
1.12.2016 | 102,53 |
1.3.2017 | 102,91 |
1.6.2017 | 103,76 |
1.9.2017 | 104,40 |
1.12.2017 | 104,98 |
1.3.2018 | 106,01 |
1.6.2018 | 106,35 |
1.9.2018 | 106,76 |
1.12.2018 | 106,99 |
1.3.2019 | 107,36 |
1.6.2019 | 107,48 |
1.9.2019 | 107,88 |
1.12.2019 | 108,82 |
1.3.2020 | 109,97 |
1.6.2020 | 109,84 |
1.9.2020 | 113,37 |
1.12.2020 | 118,08 |
1.3.2021 | 121,94 |
1.6.2021 | 126,63 |
1.9.2021 | 131,26 |
1.12.2021 | 134,87 |
1.3.2022 | 138,89 |
1.6.2022 | 140,87 |
1.9.2022 | 137,57 |
1.12.2022 | 135,25 |
1.3.2023 | 133,70 |
1.6.2023 | 133,82 |
1.9.2023 | 134,77 |
1.12.2023 | 134,90 |
1.3.2024 | 134,66 |
Forhold mellem pris og husleje Historie
Dato | Værdi |
---|---|
1.3.2024 | 134,659 |
1.12.2023 | 134,897 |
1.9.2023 | 134,771 |
1.6.2023 | 133,825 |
1.3.2023 | 133,695 |
1.12.2022 | 135,253 |
1.9.2022 | 137,569 |
1.6.2022 | 140,87 |
1.3.2022 | 138,885 |
1.12.2021 | 134,866 |
Lignende makroøkonomiske nøgletal for Forhold mellem pris og husleje
Navn | Aktuel | Forrige | Frekvens |
---|---|---|---|
🇺🇸 15-års realkreditrente | 5,99 % | 6 % | frequency_weekly |
🇺🇸 30-års realkreditrente | 6,86 % | 6,87 % | frequency_weekly |
🇺🇸 Begyndelsen af byggeri af flerfamiliehuse | 278 units | 310 units | Månedligt |
🇺🇸 Boligindex | 424,3 points | 423,3 points | Månedligt |
🇺🇸 Boligpriser | 4,67 % | 5,27 % | Kvartal |
🇺🇸 Byggeomkostninger | -0,1 % | 0,3 % | Månedligt |
🇺🇸 Byggeriets start | 1,354 mio. units | 1,361 mio. units | Månedligt |
🇺🇸 Byggeristarter MoM | -0,5 % | 7,8 % | Månedligt |
🇺🇸 Byggetilladelser | 1,425 mio. | 1,47 mio. | Månedligt |
🇺🇸 Byggetilladelser MoM | -3,1 % | 4,6 % | Månedligt |
🇺🇸 Case-Shiller husprisindeks | 333,21 points | 329,95 points | Månedligt |
🇺🇸 Case-Shiller Husprisindeks MoM | 1,4 % | 1,6 % | Månedligt |
🇺🇸 Case-Shiller-husprisindeks YoY | 7,2 % | 7,5 % | Månedligt |
🇺🇸 Ejendomsprisindeks År over År | 6,3 % | 6,7 % | Månedligt |
🇺🇸 Ejerboligandel | 65,6 % | 65,6 % | Kvartal |
🇺🇸 Gennemsnitlig størrelse på boliglån | 405.49 USD | 405.4 USD | frequency_weekly |
🇺🇸 Gennemsnitlige huspriser | 501 USD | 486.5 USD | Månedligt |
🇺🇸 Husprisindeks MoM | 0 % | 0,3 % | Månedligt |
🇺🇸 MBA-købsindeks | 133,3 points | 130,8 points | frequency_weekly |
🇺🇸 MBA-realkreditmarkedindekset | 212 points | 210,4 points | frequency_weekly |
🇺🇸 MBA-realkreditrefinansieringsindeks | 552,4 points | 552,7 points | frequency_weekly |
🇺🇸 NAHB-boligmarkedsindeks | 42 points | 43 points | Månedligt |
🇺🇸 National Husprisindeks | 322,25 points | 321,205 points | Månedligt |
🇺🇸 Nysalg af boliger | 619 units | 698 units | Månedligt |
🇺🇸 Påbegyndelse af byggeri for enfamiliehuse | 982 units | 1,036 mio. units | Månedligt |
🇺🇸 Priser på enfamiliehuse | 404.5 USD | 414.2 USD | Månedligt |
🇺🇸 Realkreditansøgninger | 0,8 % | 0,9 % | frequency_weekly |
🇺🇸 Realkreditrente | 6,93 % | 6,94 % | frequency_weekly |
🇺🇸 Realkreditstart | 448,31 mia. USD | 374,11 mia. USD | Kvartal |
🇺🇸 Salg af eksisterende boliger | 3,84 mio. | 3,88 mio. | Månedligt |
🇺🇸 Salg af eksisterende boliger MoM | -1 % | -2 % | Månedligt |
🇺🇸 Salg af nye boliger MoM | -11,3 % | 2 % | Månedligt |
🇺🇸 Samlet boligbeholdning | 1,39 mio. | 1,37 mio. | Månedligt |
🇺🇸 Svævende bolighandler | -6,6 % | -7,4 % | Månedligt |
🇺🇸 Svævende boligsalg MoM | -2,1 % | -7,7 % | Månedligt |
Pris-til-leje-forholdet i USA måler det nominelle husprisindeks divideret med boliglejeprisindekset.
Makrosider for andre lande i Amerika
- 🇦🇷Argentina
- 🇦🇼Aruba
- 🇧🇸Bahamas
- 🇧🇧Barbados
- 🇧🇿Belize
- 🇧🇲Bermuda
- 🇧🇴Bolivien
- 🇧🇷Brasilien
- 🇨🇦Canada
- 🇰🇾Caymanøerne
- 🇨🇱Chile
- 🇨🇴Colombien
- 🇨🇷Costa Rica
- 🇨🇺Kuba
- 🇩🇴Dominikanske Republik
- 🇪🇨Ecuador
- 🇸🇻El Salvador
- 🇬🇹Guatemala
- 🇬🇾Guyana
- 🇭🇹Haiti
- 🇭🇳Honduras
- 🇯🇲Jamaika
- 🇲🇽Mexico
- 🇳🇮Nicaragua
- 🇵🇦Panama
- 🇵🇾Paraguay
- 🇵🇪Peru
- 🇵🇷Puerto Rico
- 🇸🇷Surinam
- 🇹🇹Trinidad og Tobago
- 🇺🇾Uruguay
- 🇻🇪Venezuela
- 🇦🇬Antigua og Barbuda
- 🇩🇲Dominica
- 🇬🇩Grenada
Hvad er Forhold mellem pris og husleje
Price-to-Rent Ratio er en vigtig makroøkonomisk indikator, der anvendes til at vurdere boligmarkedets sundhed og bæredygtighed. Hos Eulerpool, en professionel platform for visning af makroøkonomiske data, tilbyder vi dybdegående analyser og aktuelt data omkring denne nøgletal, hvilket gør det muligt for vores brugere at træffe informerede beslutninger baseret på de seneste tendenser på ejendomsmarkedet. Price-to-Rent Ratio beregnes ved at dividere prisen på en bolig med den årlige lejeindtægt, den kunne generere. For eksempel, hvis en bolig koster 3 millioner danske kroner og den årlige lejeindtægt er 150.000 kroner, vil Price-to-Rent Ratio være 20 (3.000.000 / 150.000). Dette tal giver investorer og økonomiske analytikere en indikation af, om det er mere fordelagtigt at købe eller leje en bolig i et givet marked. En høj Price-to-Rent Ratio indikerer, at boligpriserne er høje i forhold til lejeindtægterne, hvilket kan tyde på et overophedet marked. Dette ses ofte som en advarsel om, at boligpriserne kan være på vej til at falde, eller at der i øjeblikket er en boble i markedet. Omvendt indikerer en lav ratio, at det kan være mere fordelagtigt at købe en bolig frem for at leje, da lejepriserne er forholdsvis høje i forhold til boligpriserne. Hos Eulerpool hjælper vi investorer, økonomer og almindelige brugere med at forstå betydningen af disse tal og deres anvendelse i praktisk økonomisk analyse. Vores platform giver adgang til omfattende historiske data, hvilket gør det muligt at analysere trends over tid og sammenligne forskellige markeder. Dette er essentielt for at kunne forudsige fremtidige bevægelser og træffe informerede investeringsbeslutninger. En dyb forståelse af Price-to-Rent Ratio kan også hjælpe med at identificere regionale forskelle inden for et land. For eksempel kan storbyområder som København og Aarhus have væsentligt højere ratioer på grund af større efterspørgsel efter boliger, mens mindre byer eller landområder kan have lavere ratioer. Dette kan påvirke beslutninger om, hvor det er mest fordelagtigt at investere i fast ejendom. Det er også vigtigt at overveje, at Price-to-Rent Ratio ikke er den eneste faktor, der bør trækkes ind i betragtning ved vurdering af boligmarkedet. Andre økonomiske indikatorer som indkomstniveau, beskæftigelsesrate, renteniveau og nybyggeri spiller også en væsentlig rolle. Derfor tilbyder Eulerpool en helhedsorienteret tilgang til makroøkonomisk analyse ved at integrere en bred vifte af data og analysemuligheder. Ved at overvåge ændringer i Price-to-Rent Ratio over tid kan man også få indblik i bredere økonomiske tendenser. For eksempel kan en stigende ratio indikere, at boligpriserne stiger hurtigere end lejepriserne, hvilket kan være et symptom på større økonomiske udfordringer, såsom stigende gæld eller nedsat boligoverkommelighed. Derudover kan ændringer i lovgivning og skattepolitik også have en væsentlig indflydelse på Price-to-Rent Ratio, da disse faktorer kan ændre de økonomiske incitamenter for at eje kontra leje. For ejendomsinvestorer er Price-to-Rent Ratio en essentiel del af due diligence processen. Ved at analysere denne ratio i kombination med andre indikatorer, kan investorer identificere potentielt undervurderede markeder eller områder med høj vækstpotentiale. Hos Eulerpool stræber vi efter at levere de mest nøjagtige og opdaterede data til vores brugere, så de kan navigere de komplekse markeder med selvtillid og præcision. Ved pædagogisk at præsentere data og tilbyde brugervenlige værktøjer til analyse, giver vi vores brugere de redskaber, de har brug for til at forstå og drage fordel af Price-to-Rent Ratio. Vores platform er designet til at være intuitiv, med muligheden for at tilpasse visninger og rapporter, så brugerne kan fokusere på de aspekter af data, der er mest relevante for deres behov. Afslutningsvis, Price-to-Rent Ratio er en afgørende indikator for at forstå boligmarkedets dynamik og bør ikke undervurderes. Hos Eulerpool tilbyder vi en omfattende platform, der ikke kun leverer rå data, men også analyserer og fortolker disse data for at give en dybere indblik i makroøkonomiske forhold. Gennem vores virksomhed søger vi at uddanne og støtte vores brugere i at træffe kloge, data-drevne beslutninger. Besøg vores hjemmeside for at lære mere om, hvordan vi kan hjælpe dig med at få mest muligt ud af dine makroøkonomiske analyser og investeringer.