Gør de bedste investeringer i dit liv.
Sikre dig for 2 euro Kina Husprisindeks måned-over-måned (MoM)
Aktiekurs
Den nuværende værdi af Husprisindeks måned-over-måned (MoM) i Kina er 0,4 %. Husprisindeks måned-over-måned (MoM) i Kina faldt til 0,4 % den 1.4.2023, efter det var 0,5 % den 1.3.2023. Fra 1.1.2011 til 1.5.2024 var det gennemsnitlige BNP i Kina 0,26 %. Den højeste værdi nogensinde blev nået den 1.9.2016 med 2,10 %, mens den laveste værdi blev registreret den 1.8.2014 med -1,10 %.
Husprisindeks måned-over-måned (MoM) ·
3 år
5 år
10 år
25 år
Max
Husprisindeks MoM | |
---|---|
1.1.2011 | 0,80 % |
1.2.2011 | 0,40 % |
1.3.2011 | 0,30 % |
1.4.2011 | 0,30 % |
1.5.2011 | 0,20 % |
1.6.2011 | 0,10 % |
1.7.2011 | 0,10 % |
1.7.2012 | 0,10 % |
1.8.2012 | 0,10 % |
1.10.2012 | 0,10 % |
1.11.2012 | 0,30 % |
1.12.2012 | 0,40 % |
1.1.2013 | 0,70 % |
1.2.2013 | 1,10 % |
1.3.2013 | 1,20 % |
1.4.2013 | 1,00 % |
1.5.2013 | 0,90 % |
1.6.2013 | 0,78 % |
1.7.2013 | 0,70 % |
1.8.2013 | 0,80 % |
1.9.2013 | 0,70 % |
1.10.2013 | 0,60 % |
1.11.2013 | 0,50 % |
1.12.2013 | 0,40 % |
1.1.2014 | 0,40 % |
1.2.2014 | 0,30 % |
1.3.2014 | 0,20 % |
1.4.2014 | 0,10 % |
1.5.2015 | 0,20 % |
1.6.2015 | 0,40 % |
1.7.2015 | 0,30 % |
1.8.2015 | 0,30 % |
1.9.2015 | 0,30 % |
1.10.2015 | 0,20 % |
1.11.2015 | 0,30 % |
1.12.2015 | 0,30 % |
1.1.2016 | 0,40 % |
1.2.2016 | 0,60 % |
1.3.2016 | 1,10 % |
1.4.2016 | 1,20 % |
1.5.2016 | 0,90 % |
1.6.2016 | 0,80 % |
1.7.2016 | 0,80 % |
1.8.2016 | 1,50 % |
1.9.2016 | 2,10 % |
1.10.2016 | 1,10 % |
1.11.2016 | 0,60 % |
1.12.2016 | 0,30 % |
1.1.2017 | 0,20 % |
1.2.2017 | 0,30 % |
1.3.2017 | 0,60 % |
1.4.2017 | 0,70 % |
1.5.2017 | 0,70 % |
1.6.2017 | 0,70 % |
1.7.2017 | 0,40 % |
1.8.2017 | 0,20 % |
1.9.2017 | 0,20 % |
1.10.2017 | 0,30 % |
1.11.2017 | 0,30 % |
1.12.2017 | 0,40 % |
1.1.2018 | 0,30 % |
1.2.2018 | 0,20 % |
1.3.2018 | 0,40 % |
1.4.2018 | 0,50 % |
1.5.2018 | 0,70 % |
1.6.2018 | 1,00 % |
1.7.2018 | 1,10 % |
1.8.2018 | 1,40 % |
1.9.2018 | 0,90 % |
1.10.2018 | 1,00 % |
1.11.2018 | 0,90 % |
1.12.2018 | 0,80 % |
1.1.2019 | 0,60 % |
1.2.2019 | 0,50 % |
1.3.2019 | 0,60 % |
1.4.2019 | 0,60 % |
1.5.2019 | 0,70 % |
1.6.2019 | 0,60 % |
1.7.2019 | 0,60 % |
1.8.2019 | 0,50 % |
1.9.2019 | 0,50 % |
1.10.2019 | 0,50 % |
1.11.2019 | 0,30 % |
1.12.2019 | 0,30 % |
1.1.2020 | 0,20 % |
1.3.2020 | 0,10 % |
1.4.2020 | 0,50 % |
1.5.2020 | 0,50 % |
1.6.2020 | 0,60 % |
1.7.2020 | 0,50 % |
1.8.2020 | 0,60 % |
1.9.2020 | 0,40 % |
1.10.2020 | 0,20 % |
1.11.2020 | 0,10 % |
1.12.2020 | 0,10 % |
1.1.2021 | 0,30 % |
1.2.2021 | 0,40 % |
1.3.2021 | 0,50 % |
1.4.2021 | 0,60 % |
1.5.2021 | 0,60 % |
1.6.2021 | 0,50 % |
1.7.2021 | 0,30 % |
1.8.2021 | 0,20 % |
1.1.2022 | 0,10 % |
1.1.2023 | 0,10 % |
1.2.2023 | 0,30 % |
1.3.2023 | 0,50 % |
1.4.2023 | 0,40 % |
Husprisindeks måned-over-måned (MoM) Historie
Dato | Værdi |
---|---|
1.4.2023 | 0,4 % |
1.3.2023 | 0,5 % |
1.2.2023 | 0,3 % |
1.1.2023 | 0,1 % |
1.1.2022 | 0,1 % |
1.8.2021 | 0,2 % |
1.7.2021 | 0,3 % |
1.6.2021 | 0,5 % |
1.5.2021 | 0,6 % |
1.4.2021 | 0,6 % |
Lignende makroøkonomiske nøgletal for Husprisindeks måned-over-måned (MoM)
Navn | Aktuel | Forrige | Frekvens |
---|---|---|---|
🇨🇳 Boligindex | -3,9 % | -3,1 % | Månedligt |
🇨🇳 Boligpriser | -7,382 % | -5,158 % | Kvartal |
🇨🇳 Byggeriets start | 300,895 mio. Square Metre | 235,097 mio. Square Metre | Månedligt |
🇨🇳 Ejendomsinvesteringer | -9,8 % | -9,5 % | Månedligt |
🇨🇳 Nysalg af boliger | 3,116 Bio. CNY | 2,445 Bio. CNY | Månedligt |
🇨🇳 Nysalgsfremgang YoY | -6,9 % | 7,1 % | Månedligt |
I Kina måler Husprisindeks MoM den månedlige ændring i indekset for nyopførte boligejendomme i 70 mellemstore og store byer. Indekset beregnes ved hjælp af vægtet gennemsnitsmetode, hvor vægten af hver by er baseret på befolkningen.
Makrosider for andre lande i Asien
- 🇮🇳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
- 🇴🇲Oman
- 🇵🇰Pakistan
- 🇵🇸Palæstina
- 🇵🇭Filippinerne
- 🇶🇦Katar
- 🇱🇰Sri Lanka
- 🇸🇾Syrien
- 🇹🇼Taiwan
- 🇹🇯Tadsjikistan
- 🇹🇭Thailand
- 🇹🇲Turkmenistan
- 🇦🇪Forenede Arabiske Emirater
- 🇺🇿Usbekistan
- 🇻🇳Vietnam
- 🇾🇪Jemen
Hvad er Husprisindeks måned-over-måned (MoM)
Hos Eulerpool, din førende kilde til makroøkonomiske data, er vi stolte af at præsentere dybdegående analyser og detaljerede indsigter i en bred vifte af økonomiske indikatorer. En af de mest centrale af disse indikatorer er 'House Price Index MoM' (Månedlig Ændring i Husprisindeks), som spiller en væsentlig rolle i forståelsen af boligmarkedets sundhed og overordnede økonomiske tilstand. I denne artikel vil vi udforske betydningen af House Price Index MoM i dybden, dets indvirkning på økonomien og hvorfor det er et uundværligt værktøj for investorer, økonomer og politiske beslutningstagere. House Price Index MoM måler den gennemsnitlige ændring i boligpriser fra måned til måned. Dette indeks giver en følsom og aktuel indikation af tendenser inden for boligmarkedet. Det er et øjebliksbillede, der fanger de kortsigtede ændringer i markedsbetingelserne og tilbyder kritiske indsigter i ejendomsmarkedets dynamik. Ved at analysere MoM-tal kan vi bedre forstå markedets reaktion på sæsonbetonede faktorer, politiske indgreb, økonomiske chok og andre kortsigtede påvirkninger. Indsigterne genereret fra House Price Index MoM er essentielle for en bred vifte af interessenter. For investorer og ejendomsudviklere kan en grundig forståelse af de månedlige prisbevægelser informere strategiske beslutninger om køb, salg og udvikling af ejendomme. Ved at følge disse indekstal kan investorer identificere markedstendenser og potentielle investeringsmuligheder, hvilket muliggør en mere informeret og potentiel profitabel tilgang til ejendomsinvesteringer. For økonomer og analytikere er House Price Index MoM en uundværlig indikator for at evaluere boligmarkedets generelle sundhed og hvorvidt markedet er overophedet eller under pres. Disse data kan afsløre mønstre, der peger på begyndende korrektioner eller potentielle bobler og dermed hjælpe med at forudsige fremtidige økonomiske tendenser. Ved at kombinere MoM-dataene med andre makroøkonomiske indikatorer kan analytikere få en holistisk forståelse for økonomiens tilstand og udvikling. Politikere og beslutningstagere drager også fordel af House Price Index MoM, da det informerer deres økonomiske politikker og reguleringer. For eksempel kan markante stigninger i boligpriser indikere behovet for indgriben for at undgå en boligboble, mens faldende priser kan kræve stimulans eller andre tiltag for at støtte markedet. Ved at forstå de månedlige ændringer i boligpriser kan regeringer tilpasse deres politikker for at stabilisere markedet og sikre bæredygtig økonomisk vækst. Det er også vigtigt at forstå de faktorer, der kan påvirke House Price Index MoM. Makroøkonomiske faktorer som renter, beskæftigelse, indkomstniveauer og økonomisk vækst spiller en betydelig rolle. For eksempel vil lave renter ofte øge efterspørgslen på boliger, da det bliver billigere at låne penge, hvilket igen kan presse priserne op. Omvendt kan høj arbejdsløshed eller faldende indkomstniveauer dæmpe efterspørgslen og resultere i faldende boligpriser. Sæsonmæssige variationer er en anden vigtig faktor at overveje. Boligmarkedet ser typisk højere aktivitet i forårs- og sommermånederne, hvilket kan medføre stigninger i prisindekset i disse perioder, mens vintermånederne ofte ser lavere aktivitetsniveauer og derfor potentielt faldende priser. Ved at tage højde for sæsonmæssige tendenser kan analysen af MoM-data blive mere præcis og informativ. Geografiske forskelle kan også spille en rolle i House Price Index MoM. Ikke alle regioner oplever de samme prisbevægelser på samme tid. Byområder kan for eksempel opleve hurtigere prisstigninger på grund af højere efterspørgsel og begrænset udbud, mens landdistrikter kan opleve mere stabile eller endda faldende priser. Ved at bryde dataene ned på regionale niveauer kan man få en mere detaljeret forståelse af de lokale boligmarkeder og deres specifikke dynamikker. En dybdegående analyse af House Price Index MoM kræver også en forståelse af de metodologiske aspekter ved indeksberegningen. Indsamlingen af data, valget af benchmarkingværktøjer og de statistiske metoder, der anvendes, kan alle påvirke nøjagtigheden og pålideligheden af resultaterne. Ved at sikre, at indeksberegningen er robust og nøjagtig, kan man stole på de indsigter, det leverer. Konklusionen er, at House Price Index MoM er en vital makroøkonomisk indikator, der giver dybdegående indsigt i boligmarkedets sundhed og de kortsigtede dynamikker, der påvirker det. Hos Eulerpool er vi dedikerede til at levere præcise og omfattende dataanalyser, der hjælper vores brugere med at træffe velinformerede beslutninger. Uanset om du er investor, økonom, politiker eller blot interesseret i ejendomsmarkedet, tilbyder vi værktøjerne og indsigterne til at forstå de månedlige ændringer i huspriser og deres bredere økonomiske konsekvenser. Ved at følge og analysere House Price Index MoM kan du navigere mere effektivt i ejendomsmarkedets kompleksitet og træffe beslutninger baseret på solid data og pålidelig viden.