Lakukan investasi terbaik dalam hidupmu
fair value · 20 million securities worldwide · 50 year history · 10 year estimates · leading business news

Mulai dari 2 €
Analyse
Profil
🇺🇸

Amerika Serikat Indeks Manajer Logistik (LMI) Harga Gudang

Harga saham

64,9 poin
Perubanan +/-
+1,1 poin
Perubahan %
+1,71 %

Nilai saat ini dari Indeks Manajer Logistik (LMI) Harga Gudang di Amerika Serikat adalah 64,9 poin. Indeks Manajer Logistik (LMI) Harga Gudang di Amerika Serikat meningkat menjadi 64,9 poin pada 1/5/2024, setelah sebelumnya berada di 63,8 poin pada 1/4/2024. Dari 1/9/2016 hingga 1/6/2024, rata-rata GDP di Amerika Serikat adalah 73,19 poin. Nilai tertinggi sepanjang masa dicapai pada 1/3/2022 dengan 90,50 poin, sementara nilai terendah tercatat pada 1/4/2020 dengan 58,97 poin.

Sumber: Logistics Managers' Index

Indeks Manajer Logistik (LMI) Harga Gudang

  • 3 Tahun

  • 5 Tahun

  • Max

Harga Gudang LMI

Indeks Manajer Logistik (LMI) Harga Gudang Sejarah

TanggalNilai
1/5/202464,9 poin
1/4/202463,8 poin
1/3/202466,3 poin
1/2/202464,2 poin
1/1/202464,2 poin
1/12/202365,5 poin
1/11/202364,2 poin
1/10/202370,7 poin
1/9/202371,2 poin
1/8/202363,4 poin
1
2
3
4
5
...
10

Serupa dengan Makrokennzahlen untuk Indeks Manajer Logistik (LMI) Harga Gudang

NamaSaat iniSebelumnyaFrekuensi
🇺🇸
Aktivitas Bisnis ISM di Sektor Jasa Non-Manufaktur
53,3 points54,5 pointsBulanan
🇺🇸
Backlog Pemesanan Manufaktur ISM
43,6 points41,7 pointsBulanan
🇺🇸
Biaya Pemeliharaan LMI
63,6 points65,2 pointsBulanan
🇺🇸
Cadangan Gandum
702 Juta. Bushels1,087 miliar BushelsKuartal
🇺🇸
Cadangan Gandum Kedelai
969 Juta. Bushels1,845 miliar BushelsKuartal
🇺🇸
Chicago PMI
46,1 points45,3 pointsBulanan
🇺🇸
Composite PMI
54,4 points54,6 pointsBulanan
🇺🇸
Harga Manufaktur ISM
52,1 points57 pointsBulanan
🇺🇸
Harga Transportasi LMI
61 points57,8 pointsBulanan
🇺🇸
Iklim Bisnis
48,5 points48,7 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Aktivitas Nasional Fed Chicago
0,18 points-0,26 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks CAPEX Philly Fed
12,1 points20,1 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks CFNAI untuk konsumsi pribadi dan perumahan
-0,02 points-0,02 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Harga Manufaktur yang Dibayar Fed Dallas
21,5 points20,4 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Harga yang Dibayar Fed Kansas
19 points18 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Harga yang Dibayar NY Empire State
23,2 points23,4 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Iklim Bisnis Philly Fed
15,8 points15,4 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Kesempatan Kerja Manufaktur Fed Dallas
-2,9 points-5,3 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Kesesuaian
143,15 points142,9 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Ketenagakerjaan Fed Kansas
-7 points-12 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Ketenagakerjaan Negara Bagian NY Empire
-8,7 points-6,4 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Komposit Fed Kansas
-8 points-2 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Layanan Fed Dallas
-4,1 points-12,1 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Layanan Richmond Fed
-1 points-11 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Manajer Logistik LMI Masa Depan
66,1 points65,5 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Manufaktur Dallas Fed
2,8 points-3 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Manufaktur Fed Dallas
-15,1 points-19,4 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Manufaktur Fed Philadelphia
1,3 points4,5 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Manufaktur NY Empire State
-6 points-15,6 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Manufaktur Richmond Fed
-10 points0 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Optimisme Bisnis NFIB
90,5 points89,7 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Pekerjaan CFNAI
0 points-0,05 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Pemesanan Baru Fed Dallas
-1,3 points-2,2 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Pemesanan Baru Fed Kansas
-13 points-6 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Pemesanan Baru NY Empire State
-1 points-16,5 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Pendapatan Jasa Fed Dallas
7,7 points1,9 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Pengiriman Fed Kansas
-1 points-18 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Pengiriman Negara Bagian NY Empire
3,3 points-1,2 pointsBulanan
🇺🇸
Indeks Penjualan, Pesanan, dan Persediaan CFNAI
-0,02 %-0,01 %Bulanan
🇺🇸
Indeks Produksi CFNAI
-0,28 %-0,02 %Bulanan
🇺🇸
Indeks Produksi Manufaktur Fed Dallas
0,7 points-2,8 pointsBulanan
🇺🇸
Indikator Awal
101,2 points101,7 pointsBulanan
🇺🇸
Indikator Awal yang Terkompilasi
99,969 points99,991 pointsBulanan
🇺🇸
Inventaris Bisnis
0,5 %0,3 %Bulanan
🇺🇸
ISM Harga Sektor Jasa Non-Manufaktur
58,1 points59,2 pointsBulanan
🇺🇸
ISM Ketenagakerjaan di Sektor Jasa Non-Manufaktur
47,1 points45,9 pointsBulanan
🇺🇸
ISM Manufaktur Tenaga Kerja
49,3 points51,1 pointsBulanan
🇺🇸
ISM Pesanan Baru Non-Manufaktur
54,1 points52,2 pointsBulanan
🇺🇸
ISM Pesanan Manufaktur Baru
49,3 points45,4 pointsBulanan
🇺🇸
Jasa PMI
55,1 points54,8 pointsBulanan
🇺🇸
Kansas Fed Indeks Manufaktur
-11 points-1 pointsBulanan
🇺🇸
Kebangkrutan
20.316 Companies18.926 CompaniesKuartal
🇺🇸
Laba perusahaan
2,727 Bio. USD2,803 Bio. USDKuartal
🇺🇸
LMI-Logistikmanager-Index
56,5 points55,3 pointsBulanan
🇺🇸
Pendaftaran Kendaraan
279.8 261.3 Bulanan
🇺🇸
Pengiriman Manufaktur Fed Richmond
-9 points13 pointsBulanan
🇺🇸
Pengiriman Manufaktur ISM
52,6 points49,8 pointsBulanan
🇺🇸
Persediaan barang eceran tanpa mobil
0,4 %0,5 %Bulanan
🇺🇸
Persediaan Barang Jadi ISM
50,3 points44,5 pointsBulanan
🇺🇸
Persediaan Gandum Jagung
4,993 miliar Bushels8,347 miliar BushelsKuartal
🇺🇸
Persediaan Gudang Grosir
0,6 %0,2 %Bulanan
🇺🇸
Perubahan dalam Persediaan
71,7 miliar USD17,7 miliar USDKuartal
🇺🇸
Pesanan barang tahan lama
0 %9,8 %Bulanan
🇺🇸
Pesanan barang tahan lama tanpa pertahanan
-0,2 %-0,5 %Bulanan
🇺🇸
Pesanan barang tahan lama tanpa transportasi
0,5 %-0,1 %Bulanan
🇺🇸
Pesanan Baru
592,14 miliar USD563,972 miliar USDBulanan
🇺🇸
Pesanan Pabrik
5 %-3,3 %Bulanan
🇺🇸
Pesanan Pabrik Tanpa Transport
0,7 %0,4 %Bulanan
🇺🇸
Pesanan untuk barang modal non-pertahanan dan non-pesawat
1 %-0,9 %Bulanan
🇺🇸
Philly Fed Employment
-2,5 points-7,9 pointsBulanan
🇺🇸
Philly Fed Harga yang Dibayar
22,5 points18,7 pointsBulanan
🇺🇸
Philly Fed Pesanan Baru
-2,2 points-7,9 pointsBulanan
🇺🇸
PMI Manufaktur
51,6 points51,3 pointsBulanan
🇺🇸
PMI Sektor Jasa Non-Manufaktur
53,8 points49,4 pointsBulanan
🇺🇸
Produksi Baja
7 Juta. Tonnes6,9 Juta. TonnesBulanan
🇺🇸
Produksi Industri
0,4 %-0,7 %Bulanan
🇺🇸
Produksi Industri Bulanan
0,9 %0 %Bulanan
🇺🇸
Produksi Manufaktur
0,2 %-0,7 %Bulanan
🇺🇸
Produksi Manufaktur ISM
45,9 points48,5 pointsBulanan
🇺🇸
Produksi Manufaktur MoM
0,9 %-0,4 %Bulanan
🇺🇸
Produksi otomotif
11,18 Juta. Units11,73 Juta. UnitsBulanan
🇺🇸
Produksi Pertambangan
0,1 %-1,1 %Bulanan
🇺🇸
Tingkat Utilisasi Kapasitas
78,7 %78,2 %Bulanan
🇺🇸
Total Penjualan Kendaraan
15,13 Juta. 15,82 Juta. Bulanan

Survei Manajer Logistik adalah studi bulanan yang bertujuan untuk mengungkap status aktivitas logistik di AS. Skor LMI adalah kombinasi dari delapan komponen unik yang membentuk industri logistik, termasuk: tingkat dan biaya persediaan, kapasitas gudang, pemanfaatan, dan harga, serta kapasitas transportasi, pemanfaatan, dan harga. LMI dihitung menggunakan indeks difusi, di mana setiap pembacaan di atas 50 persen menunjukkan bahwa logistik sedang berkembang; pembacaan di bawah 50 persen menunjukkan menyusutnya industri logistik.

Apa itu Indeks Manajer Logistik (LMI) Harga Gudang

LMI Warehouse Prices adalah salah satu kategori makroekonomi yang penting untuk dibahas, terutama bagi para profesional yang berfokus pada data ekonomi dan analisis pasar. Di situs web profesional eulerpool, kami menyajikan data terperinci dan analisis mendalam tentang berbagai indikator ekonomi yang relevan, termasuk harga gudang di Indonesia. Artikel ini akan menguraikan pentingnya LMI Warehouse Prices, faktor-faktor yang mempengaruhinya, metode analisis yang digunakan, serta implikasinya terhadap ekonomi nasional dan bisnis. LMI Warehouse Prices mengacu pada harga yang dibayarkan untuk sewa atau pembelian gudang di berbagai wilayah Indonesia. Harga ini dapat dipengaruhi oleh sejumlah faktor, termasuk permintaan dan penawaran, lokasi, kondisi fisik gudang, dan kondisi ekonomi secara umum. Dalam konteks makroekonomi, memahami pergerakan harga gudang sangat penting karena mencerminkan aktivitas ekonomi secara keseluruhan, terutama dalam sektor logistik, ritel, dan manufaktur. Variasi harga gudang sering kali mencerminkan perubahan permintaan dalam industri. Misalnya, peningkatan dalam e-commerce dan distribusi barang dapat meningkatkan permintaan untuk ruang gudang, yang pada gilirannya dapat meningkatkan harga sewa. Sebaliknya, penurunan dalam aktivitas ekonomi atau resesi dapat menyebabkan melimpahnya stok gudang yang kosong, menurunkan harga sewa. Lokasi merupakan salah satu faktor penentu utama LMI Warehouse Prices. Gudang yang terletak dekat dengan bandar udara, pelabuhan, atau jalur transportasi utama umumnya memiliki harga yang lebih tinggi dibandingkan dengan gudang yang terletak di daerah terpencil. Ini karena akses yang lebih mudah ke infrastruktur logistik mempercepat distribusi barang dan mengurangi biaya transportasi. Karenanya, harga gudang di daerah perkotaan besar seperti Jakarta, Surabaya, dan Medan cenderung lebih tinggi. Selain lokasi, kondisi fisik gudang juga memainkan peran penting dalam menentukan harga. Gudang modern dengan fasilitas lengkap seperti kontrol suhu, teknologi pelacakan, dan keamanan yang baik akan lebih mahal dibandingkan dengan gudang yang kurang memiliki fasilitas tersebut. Investasi dalam pemeliharaan dan peningkatan fasilitas gudang dapat meningkatkan nilainya dan menarik lebih banyak penyewa atau pembeli potensial. Perubahan dalam kondisi ekonomi juga mempengaruhi LMI Warehouse Prices. Pertumbuhan ekonomi yang kuat seringkali disertai dengan peningkatan permintaan untuk fasilitas logistik, karena perusahaan berusaha untuk memperluas operasi mereka. Sebaliknya, ketidakstabilan ekonomi atau resesi dapat menyebabkan penurunan dalam permintaan dan harga gudang. Inflasi juga memiliki dampak langsung pada harga gudang, karena kenaikan biaya konstruksi dan pengelolaan dapat diteruskan kepada penyewa melalui peningkatan harga sewa. Metode analisis yang digunakan dalam memantau LMI Warehouse Prices melibatkan kombinasi data historis, indikator ekonomi, dan model prognostik. Data historis dari penjualan dan sewa gudang membantu dalam mengidentifikasi tren jangka panjang dan fluktuasi musiman. Indikator ekonomi seperti Produk Domestik Bruto (PDB), indeks produksi industri, dan tingkat inflasi juga dapat memberikan wawasan tentang kondisi ekonomi yang lebih luas dan permintaan potensial untuk ruang gudang. Model prognostik digunakan untuk meramalkan pergerakan harga di masa depan berdasarkan data historis dan indikator ekonomi saat ini. Model ini dapat mencakup regresi linier, analisis tren, dan model ekonometrik yang lebih kompleks. Prediksi harga gudang sangat berguna bagi para pelaku bisnis dalam perencanaan ke depan dan strategi investasi mereka. Implikasi dari LMI Warehouse Prices bagi ekonomi nasional dan bisnis sangat besar. Bagi pemerintah dan pembuat kebijakan, informasi ini penting untuk perencanaan infrastruktur dan pengembangan kebijakan logistik. Dengan memahami tren harga gudang, pemerintah dapat mengambil keputusan yang lebih baik dalam merencanakan pembangunan jalan, pelabuhan, dan fasilitas logistik lainnya. Bagi perusahaan, informasi tentang LMI Warehouse Prices membantu dalam merencanakan ekspansi atau relocasi bisnis. Biaya sewa gudang adalah salah satu komponen utama dalam biaya operasional, terutama bagi perusahaan yang beroperasi dalam sektor retail dan distribusi. Mengetahui harga gudang di berbagai lokasi memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik mengenai tempat yang paling efisien dan ekonomis untuk mendirikan pusat distribusi mereka. Selain itu, bagi investor dan pengembang real estate, pemahaman mendalam tentang LMI Warehouse Prices memberikan peluang untuk melakukan investasi yang strategis dan berpotensi menguntungkan. Investasi dalam pembangunan dan penyewaan gudang dapat menjadi sumber pendapatan yang stabil, terutama dalam kondisi ekonomi yang sedang tumbuh. Dalam kesimpulannya, LMI Warehouse Prices adalah indikator penting dalam analisis makroekonomi yang mencerminkan dinamika pasar logistik dan ekonomi secara keseluruhan. Dengan memperhatikan faktor-faktor seperti permintaan dan penawaran, lokasi, kondisi fisik, dan kondisi ekonomi secara umum, kita dapat lebih memahami pergerakan harga gudang dan implikasinya terhadap ekonomi nasional dan bisnis. Di eulerpool, kami berkomitmen untuk menyediakan data dan analisis yang akurat dan komprehensif untuk membantu para profesional dalam membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan informasi ekonomi yang terkini.