Padaryk geriausias savo gyvenimo investicijas
Užtikrinkite nuo 2 eurų Makao Importas
Akcijos kaina
Dabartinė Importas vertė Makao yra 11,117 mlrd. MOP. Importas Makao sumažėjo iki 11,117 mlrd. MOP 2024-04-01, po to kai buvo 11,329 mlrd. MOP 2024-03-01. Nuo 1997-01-01 iki 2024-05-01, vidutinis BVP Makao buvo 5,13 mlrd. MOP. Visų laikų aukščiausia vertė buvo pasiekta 2021-11-01 su 15,58 mlrd. MOP, o žemiausia vertė buvo užfiksuota 2000-02-01 su 781,04 mln. MOP.
Importas ·
Max
Importas | |
---|---|
1997-01-01 | 1,35 mlrd. MOP |
1997-02-01 | 805,59 mln. MOP |
1997-03-01 | 1,47 mlrd. MOP |
1997-04-01 | 1,50 mlrd. MOP |
1997-05-01 | 1,69 mlrd. MOP |
1997-06-01 | 1,51 mlrd. MOP |
1997-07-01 | 1,49 mlrd. MOP |
1997-08-01 | 1,34 mlrd. MOP |
1997-09-01 | 1,28 mlrd. MOP |
1997-10-01 | 1,37 mlrd. MOP |
1997-11-01 | 1,33 mlrd. MOP |
1997-12-01 | 1,46 mlrd. MOP |
1998-01-01 | 1,02 mlrd. MOP |
1998-02-01 | 937,02 mln. MOP |
1998-03-01 | 1,37 mlrd. MOP |
1998-04-01 | 1,44 mlrd. MOP |
1998-05-01 | 1,50 mlrd. MOP |
1998-06-01 | 1,39 mlrd. MOP |
1998-07-01 | 1,36 mlrd. MOP |
1998-08-01 | 1,27 mlrd. MOP |
1998-09-01 | 1,36 mlrd. MOP |
1998-10-01 | 1,30 mlrd. MOP |
1998-11-01 | 1,28 mlrd. MOP |
1998-12-01 | 1,36 mlrd. MOP |
1999-01-01 | 1,16 mlrd. MOP |
1999-02-01 | 1,27 mlrd. MOP |
1999-03-01 | 1,37 mlrd. MOP |
1999-04-01 | 1,41 mlrd. MOP |
1999-05-01 | 1,49 mlrd. MOP |
1999-06-01 | 1,44 mlrd. MOP |
1999-07-01 | 1,38 mlrd. MOP |
1999-08-01 | 1,26 mlrd. MOP |
1999-09-01 | 1,30 mlrd. MOP |
1999-10-01 | 1,30 mlrd. MOP |
1999-11-01 | 1,52 mlrd. MOP |
1999-12-01 | 1,41 mlrd. MOP |
2000-01-01 | 1,27 mlrd. MOP |
2000-02-01 | 781,04 mln. MOP |
2000-03-01 | 1,48 mlrd. MOP |
2000-04-01 | 1,52 mlrd. MOP |
2000-05-01 | 1,69 mlrd. MOP |
2000-06-01 | 1,75 mlrd. MOP |
2000-07-01 | 1,59 mlrd. MOP |
2000-08-01 | 1,62 mlrd. MOP |
2000-09-01 | 1,51 mlrd. MOP |
2000-10-01 | 1,60 mlrd. MOP |
2000-11-01 | 1,64 mlrd. MOP |
2000-12-01 | 1,65 mlrd. MOP |
2001-01-01 | 1,21 mlrd. MOP |
2001-02-01 | 1,26 mlrd. MOP |
2001-03-01 | 1,83 mlrd. MOP |
2001-04-01 | 1,74 mlrd. MOP |
2001-05-01 | 1,80 mlrd. MOP |
2001-06-01 | 1,77 mlrd. MOP |
2001-07-01 | 1,67 mlrd. MOP |
2001-08-01 | 1,63 mlrd. MOP |
2001-09-01 | 1,53 mlrd. MOP |
2001-10-01 | 1,56 mlrd. MOP |
2001-11-01 | 1,56 mlrd. MOP |
2001-12-01 | 1,62 mlrd. MOP |
2002-01-01 | 1,58 mlrd. MOP |
2002-02-01 | 920,81 mln. MOP |
2002-03-01 | 1,73 mlrd. MOP |
2002-04-01 | 1,71 mlrd. MOP |
2002-05-01 | 1,95 mlrd. MOP |
2002-06-01 | 1,84 mlrd. MOP |
2002-07-01 | 1,92 mlrd. MOP |
2002-08-01 | 1,83 mlrd. MOP |
2002-09-01 | 1,65 mlrd. MOP |
2002-10-01 | 1,65 mlrd. MOP |
2002-11-01 | 1,79 mlrd. MOP |
2002-12-01 | 1,75 mlrd. MOP |
2003-01-01 | 1,64 mlrd. MOP |
2003-02-01 | 1,09 mlrd. MOP |
2003-03-01 | 1,77 mlrd. MOP |
2003-04-01 | 1,85 mlrd. MOP |
2003-05-01 | 1,91 mlrd. MOP |
2003-06-01 | 1,95 mlrd. MOP |
2003-07-01 | 2,04 mlrd. MOP |
2003-08-01 | 1,90 mlrd. MOP |
2003-09-01 | 1,92 mlrd. MOP |
2003-10-01 | 1,93 mlrd. MOP |
2003-11-01 | 1,98 mlrd. MOP |
2003-12-01 | 2,13 mlrd. MOP |
2004-01-01 | 1,57 mlrd. MOP |
2004-02-01 | 1,80 mlrd. MOP |
2004-03-01 | 2,34 mlrd. MOP |
2004-04-01 | 2,48 mlrd. MOP |
2004-05-01 | 2,24 mlrd. MOP |
2004-06-01 | 2,46 mlrd. MOP |
2004-07-01 | 2,56 mlrd. MOP |
2004-08-01 | 2,48 mlrd. MOP |
2004-09-01 | 2,52 mlrd. MOP |
2004-10-01 | 2,39 mlrd. MOP |
2004-11-01 | 2,46 mlrd. MOP |
2004-12-01 | 2,61 mlrd. MOP |
2005-01-01 | 2,24 mlrd. MOP |
2005-02-01 | 1,47 mlrd. MOP |
2005-03-01 | 2,28 mlrd. MOP |
2005-04-01 | 2,40 mlrd. MOP |
2005-05-01 | 2,45 mlrd. MOP |
2005-06-01 | 2,59 mlrd. MOP |
2005-07-01 | 2,91 mlrd. MOP |
2005-08-01 | 2,93 mlrd. MOP |
2005-09-01 | 2,96 mlrd. MOP |
2005-10-01 | 3,10 mlrd. MOP |
2005-11-01 | 2,96 mlrd. MOP |
2005-12-01 | 3,06 mlrd. MOP |
2006-01-01 | 2,62 mlrd. MOP |
2006-02-01 | 2,10 mlrd. MOP |
2006-03-01 | 2,96 mlrd. MOP |
2006-04-01 | 3,14 mlrd. MOP |
2006-05-01 | 3,24 mlrd. MOP |
2006-06-01 | 3,30 mlrd. MOP |
2006-07-01 | 3,17 mlrd. MOP |
2006-08-01 | 3,20 mlrd. MOP |
2006-09-01 | 3,20 mlrd. MOP |
2006-10-01 | 2,94 mlrd. MOP |
2006-11-01 | 3,26 mlrd. MOP |
2006-12-01 | 3,39 mlrd. MOP |
2007-01-01 | 3,26 mlrd. MOP |
2007-02-01 | 2,41 mlrd. MOP |
2007-03-01 | 3,48 mlrd. MOP |
2007-04-01 | 3,62 mlrd. MOP |
2007-05-01 | 3,69 mlrd. MOP |
2007-06-01 | 3,60 mlrd. MOP |
2007-07-01 | 3,70 mlrd. MOP |
2007-08-01 | 4,14 mlrd. MOP |
2007-09-01 | 3,64 mlrd. MOP |
2007-10-01 | 3,82 mlrd. MOP |
2007-11-01 | 3,99 mlrd. MOP |
2007-12-01 | 3,77 mlrd. MOP |
2008-01-01 | 3,73 mlrd. MOP |
2008-02-01 | 2,87 mlrd. MOP |
2008-03-01 | 3,79 mlrd. MOP |
2008-04-01 | 3,80 mlrd. MOP |
2008-05-01 | 3,65 mlrd. MOP |
2008-06-01 | 3,60 mlrd. MOP |
2008-07-01 | 4,16 mlrd. MOP |
2008-08-01 | 3,58 mlrd. MOP |
2008-09-01 | 3,59 mlrd. MOP |
2008-10-01 | 3,59 mlrd. MOP |
2008-11-01 | 3,40 mlrd. MOP |
2008-12-01 | 3,27 mlrd. MOP |
2009-01-01 | 2,88 mlrd. MOP |
2009-02-01 | 2,65 mlrd. MOP |
2009-03-01 | 2,75 mlrd. MOP |
2009-04-01 | 2,96 mlrd. MOP |
2009-05-01 | 2,85 mlrd. MOP |
2009-06-01 | 2,86 mlrd. MOP |
2009-07-01 | 3,21 mlrd. MOP |
2009-08-01 | 3,13 mlrd. MOP |
2009-09-01 | 3,37 mlrd. MOP |
2009-10-01 | 3,20 mlrd. MOP |
2009-11-01 | 3,45 mlrd. MOP |
2009-12-01 | 3,62 mlrd. MOP |
2010-01-01 | 3,54 mlrd. MOP |
2010-02-01 | 2,84 mlrd. MOP |
2010-03-01 | 3,46 mlrd. MOP |
2010-04-01 | 3,48 mlrd. MOP |
2010-05-01 | 3,38 mlrd. MOP |
2010-06-01 | 3,65 mlrd. MOP |
2010-07-01 | 3,79 mlrd. MOP |
2010-08-01 | 3,77 mlrd. MOP |
2010-09-01 | 3,86 mlrd. MOP |
2010-10-01 | 3,71 mlrd. MOP |
2010-11-01 | 4,10 mlrd. MOP |
2010-12-01 | 4,55 mlrd. MOP |
2011-01-01 | 4,88 mlrd. MOP |
2011-02-01 | 3,47 mlrd. MOP |
2011-03-01 | 4,77 mlrd. MOP |
2011-04-01 | 4,79 mlrd. MOP |
2011-05-01 | 4,84 mlrd. MOP |
2011-06-01 | 4,98 mlrd. MOP |
2011-07-01 | 5,48 mlrd. MOP |
2011-08-01 | 5,65 mlrd. MOP |
2011-09-01 | 5,54 mlrd. MOP |
2011-10-01 | 5,41 mlrd. MOP |
2011-11-01 | 6,04 mlrd. MOP |
2011-12-01 | 6,44 mlrd. MOP |
2012-01-01 | 5,52 mlrd. MOP |
2012-02-01 | 5,65 mlrd. MOP |
2012-03-01 | 5,92 mlrd. MOP |
2012-04-01 | 5,68 mlrd. MOP |
2012-05-01 | 5,89 mlrd. MOP |
2012-06-01 | 5,70 mlrd. MOP |
2012-07-01 | 5,73 mlrd. MOP |
2012-08-01 | 5,96 mlrd. MOP |
2012-09-01 | 6,07 mlrd. MOP |
2012-10-01 | 5,82 mlrd. MOP |
2012-11-01 | 6,38 mlrd. MOP |
2012-12-01 | 6,62 mlrd. MOP |
2013-01-01 | 7,06 mlrd. MOP |
2013-02-01 | 5,51 mlrd. MOP |
2013-03-01 | 6,00 mlrd. MOP |
2013-04-01 | 6,51 mlrd. MOP |
2013-05-01 | 6,64 mlrd. MOP |
2013-06-01 | 6,39 mlrd. MOP |
2013-07-01 | 6,96 mlrd. MOP |
2013-08-01 | 6,89 mlrd. MOP |
2013-09-01 | 6,40 mlrd. MOP |
2013-10-01 | 7,05 mlrd. MOP |
2013-11-01 | 7,46 mlrd. MOP |
2013-12-01 | 8,15 mlrd. MOP |
2014-01-01 | 8,64 mlrd. MOP |
2014-02-01 | 5,89 mlrd. MOP |
2014-03-01 | 7,06 mlrd. MOP |
2014-04-01 | 7,19 mlrd. MOP |
2014-05-01 | 7,28 mlrd. MOP |
2014-06-01 | 6,77 mlrd. MOP |
2014-07-01 | 7,06 mlrd. MOP |
2014-08-01 | 7,14 mlrd. MOP |
2014-09-01 | 7,84 mlrd. MOP |
2014-10-01 | 8,03 mlrd. MOP |
2014-11-01 | 8,08 mlrd. MOP |
2014-12-01 | 8,99 mlrd. MOP |
2015-01-01 | 8,54 mlrd. MOP |
2015-02-01 | 6,53 mlrd. MOP |
2015-03-01 | 7,15 mlrd. MOP |
2015-04-01 | 6,84 mlrd. MOP |
2015-05-01 | 6,84 mlrd. MOP |
2015-06-01 | 6,69 mlrd. MOP |
2015-07-01 | 7,22 mlrd. MOP |
2015-08-01 | 6,80 mlrd. MOP |
2015-09-01 | 6,91 mlrd. MOP |
2015-10-01 | 7,54 mlrd. MOP |
2015-11-01 | 6,63 mlrd. MOP |
2015-12-01 | 6,98 mlrd. MOP |
2016-01-01 | 6,76 mlrd. MOP |
2016-02-01 | 4,75 mlrd. MOP |
2016-03-01 | 5,39 mlrd. MOP |
2016-04-01 | 5,48 mlrd. MOP |
2016-05-01 | 5,29 mlrd. MOP |
2016-06-01 | 5,59 mlrd. MOP |
2016-07-01 | 5,66 mlrd. MOP |
2016-08-01 | 6,62 mlrd. MOP |
2016-09-01 | 6,20 mlrd. MOP |
2016-10-01 | 6,03 mlrd. MOP |
2016-11-01 | 6,80 mlrd. MOP |
2016-12-01 | 6,78 mlrd. MOP |
2017-01-01 | 6,39 mlrd. MOP |
2017-02-01 | 5,10 mlrd. MOP |
2017-03-01 | 6,30 mlrd. MOP |
2017-04-01 | 5,36 mlrd. MOP |
2017-05-01 | 5,61 mlrd. MOP |
2017-06-01 | 6,06 mlrd. MOP |
2017-07-01 | 6,10 mlrd. MOP |
2017-08-01 | 6,19 mlrd. MOP |
2017-09-01 | 7,06 mlrd. MOP |
2017-10-01 | 6,19 mlrd. MOP |
2017-11-01 | 7,55 mlrd. MOP |
2017-12-01 | 7,95 mlrd. MOP |
2018-01-01 | 8,37 mlrd. MOP |
2018-02-01 | 6,47 mlrd. MOP |
2018-03-01 | 7,49 mlrd. MOP |
2018-04-01 | 6,64 mlrd. MOP |
2018-05-01 | 7,01 mlrd. MOP |
2018-06-01 | 7,18 mlrd. MOP |
2018-07-01 | 7,44 mlrd. MOP |
2018-08-01 | 7,54 mlrd. MOP |
2018-09-01 | 7,55 mlrd. MOP |
2018-10-01 | 8,43 mlrd. MOP |
2018-11-01 | 8,00 mlrd. MOP |
2018-12-01 | 7,98 mlrd. MOP |
2019-01-01 | 8,79 mlrd. MOP |
2019-02-01 | 5,56 mlrd. MOP |
2019-03-01 | 7,06 mlrd. MOP |
2019-04-01 | 6,86 mlrd. MOP |
2019-05-01 | 7,13 mlrd. MOP |
2019-06-01 | 6,51 mlrd. MOP |
2019-07-01 | 7,10 mlrd. MOP |
2019-08-01 | 7,42 mlrd. MOP |
2019-09-01 | 7,48 mlrd. MOP |
2019-10-01 | 8,70 mlrd. MOP |
2019-11-01 | 8,57 mlrd. MOP |
2019-12-01 | 8,95 mlrd. MOP |
2020-01-01 | 8,32 mlrd. MOP |
2020-02-01 | 3,82 mlrd. MOP |
2020-03-01 | 4,15 mlrd. MOP |
2020-04-01 | 3,76 mlrd. MOP |
2020-05-01 | 4,27 mlrd. MOP |
2020-06-01 | 5,04 mlrd. MOP |
2020-07-01 | 7,27 mlrd. MOP |
2020-08-01 | 8,58 mlrd. MOP |
2020-09-01 | 10,59 mlrd. MOP |
2020-10-01 | 11,53 mlrd. MOP |
2020-11-01 | 13,22 mlrd. MOP |
2020-12-01 | 12,01 mlrd. MOP |
2021-01-01 | 10,53 mlrd. MOP |
2021-02-01 | 7,61 mlrd. MOP |
2021-03-01 | 11,35 mlrd. MOP |
2021-04-01 | 13,60 mlrd. MOP |
2021-05-01 | 15,54 mlrd. MOP |
2021-06-01 | 14,97 mlrd. MOP |
2021-07-01 | 15,28 mlrd. MOP |
2021-08-01 | 12,20 mlrd. MOP |
2021-09-01 | 11,93 mlrd. MOP |
2021-10-01 | 10,61 mlrd. MOP |
2021-11-01 | 15,58 mlrd. MOP |
2021-12-01 | 14,68 mlrd. MOP |
2022-01-01 | 13,89 mlrd. MOP |
2022-02-01 | 10,45 mlrd. MOP |
2022-03-01 | 13,82 mlrd. MOP |
2022-04-01 | 13,16 mlrd. MOP |
2022-05-01 | 12,01 mlrd. MOP |
2022-06-01 | 10,42 mlrd. MOP |
2022-07-01 | 4,38 mlrd. MOP |
2022-08-01 | 11,37 mlrd. MOP |
2022-09-01 | 12,74 mlrd. MOP |
2022-10-01 | 12,70 mlrd. MOP |
2022-11-01 | 12,98 mlrd. MOP |
2022-12-01 | 11,90 mlrd. MOP |
2023-01-01 | 10,42 mlrd. MOP |
2023-02-01 | 12,27 mlrd. MOP |
2023-03-01 | 12,76 mlrd. MOP |
2023-04-01 | 11,62 mlrd. MOP |
2023-05-01 | 12,38 mlrd. MOP |
2023-06-01 | 11,88 mlrd. MOP |
2023-07-01 | 11,05 mlrd. MOP |
2023-08-01 | 11,25 mlrd. MOP |
2023-09-01 | 11,74 mlrd. MOP |
2023-10-01 | 11,69 mlrd. MOP |
2023-11-01 | 12,46 mlrd. MOP |
2023-12-01 | 11,92 mlrd. MOP |
2024-01-01 | 12,39 mlrd. MOP |
2024-02-01 | 8,81 mlrd. MOP |
2024-03-01 | 11,33 mlrd. MOP |
2024-04-01 | 11,12 mlrd. MOP |
Importas Istorija
Data | Vertė |
---|---|
2024-04-01 | 11,117 mlrd. MOP |
2024-03-01 | 11,329 mlrd. MOP |
2024-02-01 | 8,81 mlrd. MOP |
2024-01-01 | 12,385 mlrd. MOP |
2023-12-01 | 11,924 mlrd. MOP |
2023-11-01 | 12,462 mlrd. MOP |
2023-10-01 | 11,694 mlrd. MOP |
2023-09-01 | 11,736 mlrd. MOP |
2023-08-01 | 11,246 mlrd. MOP |
2023-07-01 | 11,053 mlrd. MOP |
Panašūs makroekonominiai rodikliai Importas
Pavadinimas | Šiuo metu | Ankstesnis | Dažnis |
---|---|---|---|
🇲🇴 Apyvartos balansas prie BVP | 5,6 % of GDP | 5,7 % of GDP | Kasmetinis |
🇲🇴 Eksportai | 1,035 mlrd. MOP | 1,218 mlrd. MOP | Mėnesinis |
🇲🇴 Kapitalo srautai | −14,228 mlrd. MOP | −23,631 mlrd. MOP | Kasmetinis |
🇲🇴 Pasiūlymo sąskaita | 22,441 mlrd. MOP | 14,077 mlrd. MOP | Kasmetinis |
🇲🇴 Prekybos balansas | −9,579 mlrd. MOP | −9,899 mlrd. MOP | Mėnesinis |
🇲🇴 Prekybos sąlygos | 99,9 points | 98,7 points | Ketvirtis |
🇲🇴 Turistų atvykimai | 2,692 mln. | 2,601 mln. | Mėnesinis |
🇲🇴 Turizmo pajamos | 20,348 mlrd. MOP | 19,188 mlrd. MOP | Ketvirtis |
🇲🇴 Užsienio tiesioginės investicijos | −20,674 mlrd. MOP | −6,456 mlrd. MOP | Kasmetinis |
Makao pagrindinės importo prekės yra maistas ir gėrimai, auksiniai papuošalai, mobilieji telefonai, laikrodžiai, rankinės, transporto priemonės, avalynė ir nešiojami kompiuteriai. Didžiausias Makao importo partneris yra Kinija (apie 43 procentai importo). Kiti eksporto partneriai yra Honkongas, Prancūzija, Italija, Šveicarija, Japonija, Jungtinės Amerikos Valstijos, Taivanas, Singapūras ir Vokietija.
Makroseiten für andere Länder in Azija
- 🇨🇳Kinija
- 🇮🇳Indija
- 🇮🇩Indonezija
- 🇯🇵Japonija
- 🇸🇦Saudo Arabija
- 🇸🇬Singapūras
- 🇰🇷Pietų Korėja
- 🇹🇷Turkija
- 🇦🇫Afganistanas
- 🇦🇲Armėnija
- 🇦🇿Azerbaidžanas
- 🇧🇭Bahreinas
- 🇧🇩Bangladešas
- 🇧🇹Butanas
- 🇧🇳Brunei
- 🇰🇭Kambodža
- 🇹🇱Rytų Timoras
- 🇬🇪Gruzija
- 🇭🇰Honkongas
- 🇮🇷Iranas
- 🇮🇶Irakas
- 🇮🇱Izraelis
- 🇯🇴Jordanija
- 🇰🇿Kazachstan
- 🇰🇼Kuveitas
- 🇰🇬Kirgizija
- 🇱🇦Akcijos
- 🇱🇧Libanas
- 🇲🇾Malizija
- 🇲🇻Maldyvai
- 🇲🇳Mongolija
- 🇲🇲Mianmaras
- 🇳🇵Nepalas
- 🇰🇵Šiaurės Korėja
- 🇴🇲Oman
- 🇵🇰Pakistanas
- 🇵🇸Palestina
- 🇵🇭Filipinai
- 🇶🇦Katar
- 🇱🇰Šri Lanka
- 🇸🇾Sirija
- 🇹🇼Taivanas
- 🇹🇯Tadžikistanas
- 🇹🇭Tailandas
- 🇹🇲Turkmėnistanas
- 🇦🇪Jungtiniai Arabų Emyratai
- 🇺🇿Uzbekistanas
- 🇻🇳Vietnamas
- 🇾🇪Jemenas
Kas yra Importas
Importų reikšmė nacionalinėje ekonomikoje yra neišmatuojama. Eulerpool susitelkęs įsiskverbti į gilumines makroekonomikos matavimų duomenis ir suteikti vertingų įžvalgų apie kiekvieną šios sričių kampą, įskaitant importus. Importas apima prekių ir paslaugų srautus iš kitų šalių į Lietuvą. Tai yra viena iš esminių sudedamųjų dalių nacionalinių sąskaitų, turinčių įtakos visuotiniam šalies ekonominiam našumui ir augimui. Importų rodikliai yra labai svarbūs vertinant valstybės prekybos balansą. Kai importai viršija eksportus, tai reiškia, kad daugiau prekių ir paslaugų yra perkama iš užsienio rinkų nei parduodama į jas, tai sukelia prekybos deficitą. Priešingai, eksportų perteklius virš importų rodo teigiamą prekybos balansą, vadinamąjį prekybos perviršį. Importų ir eksportų būklė negali būti nagrinėjama atskirai, nes šie du rodikliai yra glaudžiai susiję ir tiesiogiai veikia ekonominį klimatą. Naudojant Eulerpool platformą, verslininkai, ekonomistai ir kiti suinteresuotieji gali rasti išsamius importo duomenis, kurie padeda atlikti išsamias makroekonomines analizes. Tai leidžia detaliai išnagrinėti, kokios šalys yra pagrindiniai Lietuvos prekybos partneriai, kokie produktai yra dažniausiai importuojami, ir kokios tendencijos vyrauja pasaulinėje prekyboje. Tokia informacija yra vertinga tiek valdžios institucijoms, tiek verslo įmonėms, sprendžiančioms strategines investicijų, išteklių paskirstymo ir tiekimo grandinės strategijas. Svarbu paminėti, kad importai turi dvigubą poveikį šalies ekonomikai. Viena vertus, jie gali sustiprinti vietinį pasiūlą ir padidinti produktų bei paslaugų įvairovę, kuri ne visada gali būti teikiama vietos rinkos sąlygomis. Kita vertus, jie gali sukelti nepageidaujamą konkurenciją vietos gamintojams, ypač kai yra kalbama apie mažų ir vidutinių įmonių sektorių. Ekonominė teoria aiškina, kad vartotojai dažnai gauna naudos iš konkurencijos, nes tai lemia mažesnes kainas ir didesnį pasirinkimą. Be to, importų analizė padeda vertinti valiutų kursų poveikį. Pavyzdžiui, kai stiprėja Lietuvos litas arba euras (naujoje valiutų tvarkoje po 2015 metų), importai tampa pigesni, nes už tą pačią pinigų sumą galima nupirkti daugiau užsienio prekių ir paslaugų. Tokia situacija pavartotojui yra naudinga, tačiau vietos gamintojams - priešingai. Valiutų kursai taip pat tiesiogiai veikia investicijų srautus ir kapitalo judėjimą, augant importų ir eksportų svarbai visos šalies makroekonomikoje. Kalbant apie šakinius sektorius, kai kurios pramonės šakos labiau nei kitos priklauso nuo importuojamų žaliavų ir pusgaminių. Pvz., gamybinės pramonės įmonės gali priklausyti nuo importuojamų medžiagų ar komponentų, kurie yra būtini jų produktų gamybai. Panašiai, didmeninės ir mažmeninės prekybos sektoriai gali priklausyti nuo importuotų prekių, kad pasiūlytų įvairų asortimentą galutiniam vartotojui. Taigi, importuotos prekės ir paslaugos gali būti esminės visose ekonomikose srityse. Siekiant subalansuoti importo ir nacionalinio gamybos interesus, valstybės dažnai naudoja tarifinius ir netarifinius barjerus, pavyzdžiui, muitus, kvotas ir reguliacijas. Tokios priemonės gali padėti apsaugoti vietos pramonę nuo užsienio konkurencijos ir skatinti nacionalinę gamybą. Tačiau tokie protekcionizmo metodai gali sukelti ir neigiamą poveikį, pavyzdžiui, prekių ir paslaugų kainų padidėjimą vidaus rinkoje. Eulerpool platformoje pateikiami patikimi ir naujausi importų rodikliai leidžia suprasti ne tik prekybos dinamiką, bet ir įvairius ekonominius faktorius, kurie įtakoja šiuos rodiklius. Tai yra esminė priemonė, norint atlikti išsamią makroekonominę analizę ir teigiamai įtakoti sprendimus tiek mikroekonominiu, tiek makroekonominiu lygiu. Ekonomistai gali stebėti įvairius laikotarpių duomenis, identifikuoti ilgalaikes tendencijas ir padaryti prognozes ateičiai. Apskritai, importų ir jų poveikis yra sudėtingas ir daugiaplanis klausimas, kurį būtina nagrinėti iš visų įmanomų perspektyvų. Tik turint išsamius ir patikimus duomenis, esančius Eulerpool platformoje, galima tiksliai vertinti ir prognozuoti Lietuvos ekonomikos vystymąsi prekybos kontekste. Visi šie aspektai daro mūsų platformą nepakeičiamu įrankiu ekonomistams, verslininkams ir investuotojams, norintiems priimti informuotus ir pagrįstus sprendimus. Taigi, Eulerpool suteikia ne tik skaičius, bet ir kontekstą. Mūsų misija - suteikti kuo daugiau naudingos informacijos, kuri padėtų vartotojams suvokti ir įvertinti importų svarbą ir poveikį Lietuvos ekonomikai. Supratimas apie importų dinamiką padeda formuoti strategijas, kurios prisideda prie tvaraus šalies ekonomikos augimo ir stabilumo.