Padaryk geriausias savo gyvenimo investicijas
Užtikrinkite nuo 2 eurų 
Jungtinės Valstijos Naudotų automobilių kainos mėnesinis pokytis (mėnuo iš mėnesio)
Akcijos kaina
Dabartinė Naudotų automobilių kainos mėnesinis pokytis (mėnuo iš mėnesio) vertė Jungtinės Valstijos yra 2,8 %. Naudotų automobilių kainos mėnesinis pokytis (mėnuo iš mėnesio) Jungtinės Valstijos padidėjo iki 2,8 % prie 2024-07-01, kai prieš tai buvo 1 % prie 2023-09-01. Nuo 1997-02-01 iki 2024-10-01 vidutinis BVP Jungtinės Valstijos buvo 0,23 %. Didžiausia visų laikų vertė buvo pasiekta 2021-10-01 su 9,20 %, o žemiausia vertė buvo užfiksuota 2020-04-01 su −11,40 %.
Naudotų automobilių kainos mėnesinis pokytis (mėnuo iš mėnesio) ·
Max
| Naudotų automobilių kainos MoM | |
|---|---|
| 1997-02-01 | 0,30 % |
| 1997-05-01 | 0,40 % |
| 1997-07-01 | 0,10 % |
| 1997-08-01 | 1,50 % |
| 1997-10-01 | 0,90 % |
| 1997-12-01 | 0,20 % |
| 1998-01-01 | 0,50 % |
| 1998-02-01 | 0,20 % |
| 1998-03-01 | 0,50 % |
| 1998-04-01 | 1,80 % |
| 1998-06-01 | 0,20 % |
| 1998-07-01 | 2,40 % |
| 1998-09-01 | 1,10 % |
| 1998-10-01 | 0,90 % |
| 1998-11-01 | 0,70 % |
| 1998-12-01 | 0,20 % |
| 1999-01-01 | 0,40 % |
| 1999-04-01 | 0,90 % |
| 1999-05-01 | 0,30 % |
| 1999-06-01 | 0,20 % |
| 1999-07-01 | 0,30 % |
| 1999-08-01 | 0,50 % |
| 2000-02-01 | 0,40 % |
| 2000-03-01 | 0,50 % |
| 2000-05-01 | 0,40 % |
| 2000-06-01 | 0,60 % |
| 2000-08-01 | 0,20 % |
| 2000-09-01 | 0,30 % |
| 2000-10-01 | 0,30 % |
| 2000-12-01 | 0,20 % |
| 2001-02-01 | 0,10 % |
| 2001-08-01 | 1,10 % |
| 2001-11-01 | 0,70 % |
| 2001-12-01 | 1,10 % |
| 2002-01-01 | 1,20 % |
| 2002-02-01 | 1,20 % |
| 2002-11-01 | 0,30 % |
| 2002-12-01 | 0,20 % |
| 2003-04-01 | 0,40 % |
| 2003-05-01 | 1,30 % |
| 2003-06-01 | 2,20 % |
| 2003-07-01 | 1,30 % |
| 2003-08-01 | 1,00 % |
| 2003-09-01 | 0,80 % |
| 2003-10-01 | 0,80 % |
| 2004-02-01 | 0,70 % |
| 2004-03-01 | 0,90 % |
| 2004-04-01 | 0,80 % |
| 2004-05-01 | 0,60 % |
| 2004-07-01 | 0,40 % |
| 2004-10-01 | 0,10 % |
| 2004-11-01 | 0,10 % |
| 2004-12-01 | 0,60 % |
| 2005-01-01 | 0,90 % |
| 2005-02-01 | 1,40 % |
| 2005-03-01 | 0,80 % |
| 2005-04-01 | 0,30 % |
| 2005-09-01 | 1,00 % |
| 2005-10-01 | 1,00 % |
| 2005-11-01 | 1,10 % |
| 2005-12-01 | 1,00 % |
| 2006-01-01 | 0,10 % |
| 2006-06-01 | 0,30 % |
| 2006-10-01 | 0,50 % |
| 2006-11-01 | 0,90 % |
| 2006-12-01 | 0,50 % |
| 2007-02-01 | 0,60 % |
| 2007-03-01 | 0,80 % |
| 2007-04-01 | 0,30 % |
| 2007-05-01 | 0,80 % |
| 2007-07-01 | 0,20 % |
| 2007-08-01 | 0,30 % |
| 2007-09-01 | 0,50 % |
| 2008-07-01 | 1,70 % |
| 2008-08-01 | 2,00 % |
| 2008-09-01 | 0,10 % |
| 2008-12-01 | 0,10 % |
| 2009-01-01 | 4,50 % |
| 2009-02-01 | 4,40 % |
| 2009-03-01 | 0,90 % |
| 2009-04-01 | 1,50 % |
| 2009-05-01 | 3,10 % |
| 2009-06-01 | 4,30 % |
| 2009-07-01 | 1,90 % |
| 2009-08-01 | 1,40 % |
| 2009-09-01 | 2,30 % |
| 2009-10-01 | 0,10 % |
| 2010-03-01 | 1,60 % |
| 2010-04-01 | 0,70 % |
| 2010-05-01 | 1,00 % |
| 2010-08-01 | 0,10 % |
| 2010-10-01 | 1,70 % |
| 2010-11-01 | 2,10 % |
| 2010-12-01 | 1,00 % |
| 2011-01-01 | 0,10 % |
| 2011-04-01 | 0,50 % |
| 2011-05-01 | 0,10 % |
| 2011-10-01 | 0,20 % |
| 2011-11-01 | 1,00 % |
| 2011-12-01 | 0,90 % |
| 2012-09-01 | 0,20 % |
| 2012-10-01 | 1,30 % |
| 2012-11-01 | 0,50 % |
| 2012-12-01 | 1,10 % |
| 2013-05-01 | 0,10 % |
| 2013-06-01 | 0,90 % |
| 2013-07-01 | 1,20 % |
| 2013-08-01 | 1,20 % |
| 2013-11-01 | 0,10 % |
| 2014-01-01 | 0,50 % |
| 2014-02-01 | 1,00 % |
| 2014-03-01 | 1,00 % |
| 2014-04-01 | 0,40 % |
| 2014-10-01 | 0,30 % |
| 2014-11-01 | 1,20 % |
| 2014-12-01 | 0,60 % |
| 2015-01-01 | 1,10 % |
| 2015-07-01 | 0,20 % |
| 2015-08-01 | 0,20 % |
| 2015-09-01 | 0,40 % |
| 2015-10-01 | 0,40 % |
| 2015-12-01 | 0,40 % |
| 2016-04-01 | 0,30 % |
| 2016-05-01 | 1,30 % |
| 2016-06-01 | 1,40 % |
| 2016-07-01 | 0,70 % |
| 2016-12-01 | 0,10 % |
| 2017-04-01 | 0,50 % |
| 2017-05-01 | 2,60 % |
| 2017-06-01 | 1,10 % |
| 2017-07-01 | 0,70 % |
| 2017-08-01 | 0,80 % |
| 2017-09-01 | 2,80 % |
| 2017-10-01 | 1,00 % |
| 2018-04-01 | 1,30 % |
| 2018-05-01 | 1,20 % |
| 2018-06-01 | 0,50 % |
| 2018-07-01 | 1,50 % |
| 2018-08-01 | 2,00 % |
| 2018-09-01 | 0,10 % |
| 2018-10-01 | 0,70 % |
| 2019-03-01 | 0,50 % |
| 2019-04-01 | 1,80 % |
| 2019-05-01 | 0,90 % |
| 2019-06-01 | 0,60 % |
| 2019-08-01 | 0,70 % |
| 2019-10-01 | 0,30 % |
| 2019-12-01 | 1,60 % |
| 2020-01-01 | 0,40 % |
| 2020-02-01 | 1,40 % |
| 2020-05-01 | 9,00 % |
| 2020-06-01 | 8,90 % |
| 2020-07-01 | 5,90 % |
| 2020-08-01 | 3,60 % |
| 2020-10-01 | 0,50 % |
| 2020-11-01 | 0,10 % |
| 2021-01-01 | 1,30 % |
| 2021-02-01 | 3,80 % |
| 2021-03-01 | 5,90 % |
| 2021-04-01 | 8,30 % |
| 2021-05-01 | 4,60 % |
| 2021-09-01 | 5,30 % |
| 2021-10-01 | 9,20 % |
| 2021-11-01 | 3,90 % |
| 2021-12-01 | 1,60 % |
| 2022-05-01 | 0,70 % |
| 2022-12-01 | 0,80 % |
| 2023-01-01 | 2,50 % |
| 2023-02-01 | 4,30 % |
| 2023-03-01 | 1,50 % |
| 2023-08-01 | 0,20 % |
| 2023-09-01 | 1,00 % |
| 2024-07-01 | 2,80 % |
Naudotų automobilių kainos mėnesinis pokytis (mėnuo iš mėnesio) Istorija
| Data | Vertė |
|---|---|
| 2024-07-01 | 2,8 % |
| 2023-09-01 | 1 % |
| 2023-08-01 | 0,2 % |
| 2023-03-01 | 1,5 % |
| 2023-02-01 | 4,3 % |
| 2023-01-01 | 2,5 % |
| 2022-12-01 | 0,8 % |
| 2022-05-01 | 0,7 % |
| 2021-12-01 | 1,6 % |
| 2021-11-01 | 3,9 % |
Panašūs makroekonominiai rodikliai Naudotų automobilių kainos mėnesinis pokytis (mėnuo iš mėnesio)
| Pavadinimas | Šiuo metu | Ankstesnis | Dažnis |
|---|---|---|---|
🇺🇸 Asmeninės išlaidos | 0,2 % | 0,1 % | Mėnesinis |
🇺🇸 Asmeninės pajamos | 0,3 % | 0,2 % | Mėnesinis |
🇺🇸 Asmeninės santaupos | 3,6 % | 3,6 % | Mėnesinis |
🇺🇸 Automobilių paskolų skolų likutis | 1,616 Trillion USD | 1,607 Trillion USD | Ketvirtis |
🇺🇸 Banko kredito palūkanų norma | 8 % | 8 % | Mėnesinis |
🇺🇸 Bendroji skolų suma | 17,7 USD Trillion | 17,503 USD Trillion | Ketvirtis |
🇺🇸 Dabartinės ekonominės sąlygos Michigane | 65,9 points | 69,6 points | Mėnesinis |
🇺🇸 Degalų kainos | 0,83 USD/Liter | 0,85 USD/Liter | Mėnesinis |
🇺🇸 Ekonomikos optimizmo indeksas | 44,2 points | 40,5 points | Mėnesinis |
🇺🇸 Filialų pardavimai | 2,332 mlrd. USD | 2,317 mlrd. USD | Mėnesinis |
🇺🇸 Hipotekiniai įsipareigojimai | 12,59 Trillion USD | 12,52 Trillion USD | Ketvirtis |
🇺🇸 Kreditinės kortelės kredito likutis | 1,115 Trillion USD | 1,129 Trillion USD | Ketvirtis |
🇺🇸 Kredito kortelių sąskaitos | 596,58 mln. | 594,75 mln. | Ketvirtis |
🇺🇸 Mažmeninės prekybos apyvarta be automobilių | 0,4 % | 0,1 % | Mėnesinis |
🇺🇸 Mažmeninės prekybos apyvarta be dujų ir automobilių MoM | 0,1 % | 1,2 % | Mėnesinis |
🇺🇸 Mažmeninės prekybos apyvarta MoM | 0,1 % | −0,2 % | Mėnesinis |
🇺🇸 Mažmeninės prekybos apyvarta YoY | 2,8 % | 2 % | Mėnesinis |
🇺🇸 Mičigano vartotojų lūkesčiai | 69,6 points | 68,8 points | Mėnesinis |
🇺🇸 Namų ūkių skola prie BVP | 72,9 % of GDP | 73,4 % of GDP | Ketvirtis |
🇺🇸 Naudotų automobilių kainos YoY | −12,1 % | −14 % | Mėnesinis |
🇺🇸 Prieinamos asmeninės pajamos | 21,856 Bio. USD | 21,798 Bio. USD | Mėnesinis |
🇺🇸 Privataus sektoriaus kreditas | 12,556 Bio. USD | 12,485 Bio. USD | Mėnesinis |
🇺🇸 Redbook indeksas | 5,8 % | 5,3 % | frequency_weekly |
🇺🇸 Studijų paskolų skola | 1,6 Trillion USD | 1,601 Trillion USD | Ketvirtis |
🇺🇸 Vartojimo paskolos | 6,4 mlrd. USD | 6,27 mlrd. USD | Mėnesinis |
🇺🇸 Vartotojų išlaidos | 16,112 Bio. USD | 15,967 Bio. USD | Ketvirtis |
🇺🇸 Vartotojų pasitikėjimas | 68,2 points | 69,1 points | Mėnesinis |
Manheim naudotų transporto priemonių vertės indeksas yra JAV naudotų transporto priemonių kainų matas, kuris apima vieną iš 20 rinkos klasių (pvz., neįskaitant sunkvežimių, motociklų ir t.t.). Manheim taiko statistinę analizę savo duomenų bazei, kurioje kasmet yra daugiau nei 5 milijonai naudotų transporto priemonių sandorių. Kiekvienos rinkos klasės kainų ir ridų per mylią koregavimas yra grindžiamas paprasta linijine regresija pagal dabartinio mėnesio duomenis. Indeksas yra svertinis pagal 24 mėnesių slenkantį vidurkį pagal kiekvienos rinkos klasės praeities pardavimus.
Makroseiten für andere Länder in Amerika
- 🇦🇷Argentina
- 🇦🇼Aruba
- 🇧🇸Bahamos
- 🇧🇧Barbados
- 🇧🇿Belize
- 🇧🇲Bermuda
- 🇧🇴Bolivija
- 🇧🇷Brazilija
- 🇨🇦Kanada
- 🇰🇾Kaimanų salos
- 🇨🇱Čilė
- 🇨🇴Kolumbija
- 🇨🇷Kosta Rika
- 🇨🇺Kuba
- 🇩🇴Dominikos Respublika
- 🇪🇨Ecuador
- 🇸🇻El Salvador
- 🇬🇹Gvatemala
- 🇬🇾Gajana
- 🇭🇹Haiti
- 🇭🇳Honduras
- 🇯🇲Jamaika
- 🇲🇽Meksika
- 🇳🇮Nikaragva
- 🇵🇦Panama
- 🇵🇾Paragvajus
- 🇵🇪Peru
- 🇵🇷Puerto Rikas
- 🇸🇷Surinamas
- 🇹🇹Trinidadas ir Tobagas
- 🇺🇾Urugvajus
- 🇻🇪Venesuela
- 🇦🇬Antigva ir Barbuda
- 🇩🇲Dominika
- 🇬🇩Grenada
Kas yra Naudotų automobilių kainos mėnesinis pokytis (mėnuo iš mėnesio)
Eulerpool svetainė yra profesionalus makroekonominių duomenų atvaizdavimo šaltinis. Viena iš mūsų analizuojamų kategorijų yra "Naudotų Automobilių Kainos MoM" (mėnesio pokyčiai), kuri teikia vertingą informaciją apie naudotų automobilių kainų tendencijas Lietuvoje. Ši analizė yra svarbi ne tik automobilių prekybos verslo dalyviams, bet ir visiems, kurie domisi ekonominėmis tendencijomis ir jų poveikiu vartotojų elgsenai bei šalies ekonomikai apskritai. Naudotų automobilių kainos yra itin dinamiškas rodiklis, priklausantis nuo daugybės veiksnių, tokių kaip bendra ekonominė situacija, naujų automobilių pardavimų tendencijos, mokestinių pasikeitimų, infliacijos ir vartotojų elgesio pokyčiai. Todėl "Naudotų Automobilių Kainos MoM" kategorijoje pateikiama informacija leidžia išsamiai perprasti šiuos kompleksinius ryšius ir racionaliai įvertinti naudotų automobilių rinkos būklę bei vystymosi kryptis. Pirmiausia, esminės makroekonominės tendencijos daro tiesioginę įtaką naudotų automobilių kainoms. Kai šalies ekonomika klesti, žmonių perkamasis pajėgumas auga ir jie dažniau renkasi naujus automobilius, kas lemia padidėjusią naudotų automobilių pasiūlą ir, atitinkamai, mažesnes jų kainas. Priešingai, ekonominio nuosmukio metu, kai vartotojai yra linkę taupyti, paklausa naudotiems automobiliams auga, o tai lemia jų kainų kilimą. Šių pokyčių stebėjimas mėnesio intervalais leidžia aptikti naujausias tendencijas ir imtis atitinkamų veiksmų tiek prekybos, tiek asmeniniame lygmenyje. Taip pat yra svarbu atsižvelgti į infliacijos poveikį naudotų automobilių kainoms. Infliacija gali sumažinti piniginės vertės perkamąją galią, todėl automobilių pardavėjai dažnai kelia kainas, siekdami kompensuoti padidėjusias sąnaudas. Tokiu būdu infliacija gali sukelti dirbtinį kainų kilimą naudotų automobilių rinkoje. "Naudotų Automobilių Kainos MoM" analizė šiuo atžvilgiu suteikia vertingą įžvalgą, leidžiančią iš anksto numatyti ir prisitaikyti prie rinkos pokyčių. Kalbant apie sezoninius veiksnius, verta paminėti, kad tam tikrais metų laikotarpiais naudotų automobilių paklausa gali svyruoti. Pavyzdžiui, pavasaris ir vasara dažnai laikomi aktyvesniais naudotų automobilių pirkimo periodais, nes žmonės ieško transporto kelionėms bei atostogoms. Rudenį ir žiemą paklausa gali nukristi, kas lemia atitinkamus kainų svyravimus. Stebint mėnesio pokyčius per kelis metus, galima išskirti sezoniškumo tendencijas ir efektyviau planuoti prekybos strategijas. Be abejo, technologiškai pažengusių automobilių, turinčių mažesnį kuro suvartojimą ir daugiau modernių funkcijų, populiarumas taip pat daro įtaką naudotų automobilių kainoms. Naujesni automobiliai su pažangesnėmis technologijomis greitai keičia senesnius modelius, todėl pastarųjų kainos gali mažėti greičiau. Be to, „žaliosios“ iniciatyvos, skatinančios elektrinių ar hibridinių automobilių naudojimą, taip pat gali daryti didelę įtaką rinkos struktūrai ir naudotų automobilių kainų dinamikai. Svarbu paminėti, kad vykstantys politiniai ir teisės aktų pakeitimai taip pat gali lemti naudotų automobilių kainų svyravimus. Vyriausybės atsakingų institucijų sprendimai dėl importo tarifų, mokesčių ir kitų su automobiliais susijusių reglamentų gali ženkliai paveikti rinkos pasiūlą ir paklausą, o atitinkamai ir kainas. Todėl "Naudotų Automobilių Kainos MoM" analizė yra svarbi norint suprasti šių pasikeitimų poveikį rinkai. Naudotų automobilių rinka yra svarbi ir dėl to, kad ji atlieka tam tikrą amortizacijos vaidmenį ne tik bendrai ekonomikai, bet ir pavieniams vartotojams. Vartotojai, kurie perka naudotus automobilius, dažnai tai daro dėl ekonominių priežasčių, norėdami sumažinti savo išlaidas transportui. Tokiu būdu jie gali geriau paskirstyti savo finansinius resursus ir išlikti ekonomiškai lankstūs. Stebint mėnesinius kainų pokyčius, galima numatyti ir optimizuoti savo išlaidas automobiliui. Be to, "Naudotų Automobilių Kainos MoM" kategorija gali būti neįkainojama informacija investuotojams ir finansų analitikams, siekiantiems įvertinti bendrą šalies ekonominę situaciją per naudotų automobilių rinkos prizę. Kainų svyravimai gali būti vienu iš rodiklių, signalizuojančiu apie ekonominių sąlygų pokyčius, vartotojų pasitikėjimą ir jų vartojimo įpročius. Apibendrinant galima teigti, kad "Naudotų Automobilių Kainos MoM" kategorija yra kompleksinė ir daugiasluoksnė analizė, kuri padeda suprasti ne tik naudotų automobilių rinkos dinamiką, bet ir suteikia vertingų įžvalgų apie bendrą ekonominę situaciją šalyje. Eulerpool stengiasi pateikti kuo išsamesnę ir tikslesnę informaciją, kuri prisidėtų prie efektyvesnių sprendimų priėmimo tiek asmeniniu, tiek verslo lygmeniu. Nuolatiniai duomenų atnaujinimai ir detalios analizės leidžia mūsų lankytojams būti žingsniu priekyje rinkoje vykstančių pokyčių.