ทำการลงทุนที่ดีที่สุดในชีวิตของคุณ
เริ่มต้นที่ 2 ยูโร ประเทศจีน ดัชนีที่อยู่อาศัย
ราคา
ค่าปัจจุบันของดัชนีที่อยู่อาศัยในประเทศจีนคือ0.7% ดัชนีที่อยู่อาศัยในประเทศจีนลดลงเหลือ0.7%ใน1/4/2565 หลังจากที่เป็น1.5%ใน1/3/2565 จาก1/1/2554ถึง1/5/2567 GDPเฉลี่ยในประเทศจีนคือ3.68% ผลการสูงสุดทุกเวลามีขึ้นใน1/11/2559ด้วย12.6% ขณะที่ค่าต่ำสุดถูกบันทึกใน1/3/2558ด้วย-6.1%
ดัชนีที่อยู่อาศัย ·
แม็กซ์
ดัชนีที่อยู่อาศัย | |
---|---|
1/1/2554 | 5.9 % |
1/2/2554 | 5.7 % |
1/3/2554 | 5.2 % |
1/4/2554 | 4.3 % |
1/5/2554 | 4.1 % |
1/6/2554 | 4.2 % |
1/7/2554 | 4.3 % |
1/8/2554 | 4.1 % |
1/9/2554 | 3.5 % |
1/10/2554 | 2.8 % |
1/11/2554 | 2.2 % |
1/12/2554 | 1.4 % |
1/1/2555 | 0.5 % |
1/1/2556 | 0.8 % |
1/2/2556 | 2.1 % |
1/3/2556 | 3.6 % |
1/4/2556 | 4.9 % |
1/5/2556 | 6 % |
1/6/2556 | 6.8 % |
1/7/2556 | 7.5 % |
1/8/2556 | 8.3 % |
1/9/2556 | 9.1 % |
1/10/2556 | 9.6 % |
1/11/2556 | 9.9 % |
1/12/2556 | 9.9 % |
1/1/2557 | 9.6 % |
1/2/2557 | 8.7 % |
1/3/2557 | 7.7 % |
1/4/2557 | 6.7 % |
1/5/2557 | 5.6 % |
1/6/2557 | 4.2 % |
1/7/2557 | 2.5 % |
1/8/2557 | 0.5 % |
1/10/2558 | 0.1 % |
1/11/2558 | 0.9 % |
1/12/2558 | 1.6 % |
1/1/2559 | 2.5 % |
1/2/2559 | 3.6 % |
1/3/2559 | 4.9 % |
1/4/2559 | 6.2 % |
1/5/2559 | 6.9 % |
1/6/2559 | 7.3 % |
1/7/2559 | 7.9 % |
1/8/2559 | 9.2 % |
1/9/2559 | 11.2 % |
1/10/2559 | 12.3 % |
1/11/2559 | 12.6 % |
1/12/2559 | 12.4 % |
1/1/2560 | 12.2 % |
1/2/2560 | 11.8 % |
1/3/2560 | 11.3 % |
1/4/2560 | 10.7 % |
1/5/2560 | 10.4 % |
1/6/2560 | 10.2 % |
1/7/2560 | 9.7 % |
1/8/2560 | 8.3 % |
1/9/2560 | 6.3 % |
1/10/2560 | 5.4 % |
1/11/2560 | 5.1 % |
1/12/2560 | 5.3 % |
1/1/2561 | 5 % |
1/2/2561 | 5.2 % |
1/3/2561 | 4.9 % |
1/4/2561 | 4.7 % |
1/5/2561 | 4.7 % |
1/6/2561 | 5 % |
1/7/2561 | 5.8 % |
1/8/2561 | 7 % |
1/9/2561 | 7.9 % |
1/10/2561 | 8.6 % |
1/11/2561 | 9.3 % |
1/12/2561 | 9.7 % |
1/1/2562 | 10 % |
1/2/2562 | 10.4 % |
1/3/2562 | 10.6 % |
1/4/2562 | 10.7 % |
1/5/2562 | 10.7 % |
1/6/2562 | 10.3 % |
1/7/2562 | 9.7 % |
1/8/2562 | 8.8 % |
1/9/2562 | 8.4 % |
1/10/2562 | 7.8 % |
1/11/2562 | 7.1 % |
1/12/2562 | 6.6 % |
1/1/2563 | 6.3 % |
1/2/2563 | 5.8 % |
1/3/2563 | 5.3 % |
1/4/2563 | 5.1 % |
1/5/2563 | 4.9 % |
1/6/2563 | 4.9 % |
1/7/2563 | 4.8 % |
1/8/2563 | 4.8 % |
1/9/2563 | 4.6 % |
1/10/2563 | 4.3 % |
1/11/2563 | 4 % |
1/12/2563 | 3.8 % |
1/1/2564 | 3.9 % |
1/2/2564 | 4.3 % |
1/3/2564 | 4.6 % |
1/4/2564 | 4.8 % |
1/5/2564 | 4.9 % |
1/6/2564 | 4.7 % |
1/7/2564 | 4.6 % |
1/8/2564 | 4.2 % |
1/9/2564 | 3.8 % |
1/10/2564 | 3.4 % |
1/11/2564 | 3 % |
1/12/2564 | 2.6 % |
1/1/2565 | 2.3 % |
1/2/2565 | 2 % |
1/3/2565 | 1.5 % |
1/4/2565 | 0.7 % |
ดัชนีที่อยู่อาศัย ประวัติศาสตร์
วันที่ | มูลค่า |
---|---|
1/4/2565 | 0.7 % |
1/3/2565 | 1.5 % |
1/2/2565 | 2 % |
1/1/2565 | 2.3 % |
1/12/2564 | 2.6 % |
1/11/2564 | 3 % |
1/10/2564 | 3.4 % |
1/9/2564 | 3.8 % |
1/8/2564 | 4.2 % |
1/7/2564 | 4.6 % |
ค่าเฉพาะทางมหภาคที่คล้ายกันกับ ดัชนีที่อยู่อาศัย
ชื่อ | ปัจจุบัน | ก่อนหน้า | ความถี่ |
---|---|---|---|
🇨🇳 การขายบ้านใหม่ YoY | 7.1 % | -37.7 % | รายเดือน |
🇨🇳 การลงทุนอสังหาริมทรัพย์ | -9.8 % | -9.5 % | รายเดือน |
🇨🇳 ดัชนีราคาบ้านเดือนต่อเดือน | -0.7 % | -0.6 % | รายเดือน |
🇨🇳 ยอดขายบ้านใหม่ | 3.116 ชีวภาพ. CNY | 2.445 ชีวภาพ. CNY | รายเดือน |
🇨🇳 ยอดเริ่มการก่อสร้าง | 300.895 ล้าน Square Metre | 235.097 ล้าน Square Metre | รายเดือน |
🇨🇳 ราคาอสังหาริมทรัพย์ที่อยู่อาศัย | -7.382 % | -5.158 % | ควอร์เตอร์ |
ในประเทศจีน ดัชนีที่อยู่อาศัยถูกวัดโดยการเปลี่ยนแปลงแบบปีต่อปีของดัชนีของอาคารที่อยู่อาศัยที่สร้างใหม่ในเมืองขนาดกลางและขนาดใหญ่ 70 แห่ง ดัชนีนี้คำนวณโดยใช้วิธีเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก และน้ำหนักของแต่ละเมืองขึ้นอยู่กับจำนวนประชากร
หน้ามาโครสำหรับประเทศอื่นๆใน เอเชีย
- 🇮🇳อินเดีย
- 🇮🇩อินโดนีเซีย
- 🇯🇵ญี่ปุ่น
- 🇸🇦ซาอุดิอาระเบีย
- 🇸🇬สิงคโปร์
- 🇰🇷เกาหลีใต้
- 🇹🇷ตุรกี
- 🇦🇫อัฟกานิสถาน
- 🇦🇲อาร์เมเนีย
- 🇦🇿อาเซอร์ไบจาน
- 🇧🇭บาห์เรน
- 🇧🇩บังกลาเทศ
- 🇧🇹ภูฏาน
- 🇧🇳บรูไน
- 🇰🇭กัมพูชา
- 🇹🇱ติมอร์-เลสเต
- 🇬🇪จอร์เจีย
- 🇭🇰ฮ่องกง
- 🇮🇷อิหร่าน
- 🇮🇶อิรัก
- 🇮🇱อิสราเอล
- 🇯🇴จอร์แดน
- 🇰🇿คาซัคสถาน
- 🇰🇼คูเวต
- 🇰🇬คีร์กีซสถาน
- 🇱🇦ลาว
- 🇱🇧เลบานอน
- 🇲🇴มาเก๊า
- 🇲🇾มาเลเซีย
- 🇲🇻มัลดีฟส์
- 🇲🇳มองโกเลีย
- 🇲🇲พม่า
- 🇳🇵เนปาล
- 🇰🇵เกาหลีเหนือ
- 🇴🇲โอมาน
- 🇵🇰ปากีสถาน
- 🇵🇸ปาเลสไตน์
- 🇵🇭ฟิลิปปินส์
- 🇶🇦กาตาร์
- 🇱🇰ศรีลังกา
- 🇸🇾ซีเรีย
- 🇹🇼ไต้หวัน
- 🇹🇯ทาจิกิสถาน
- 🇹🇭ไทย
- 🇹🇲ตุรกี
- 🇦🇪สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์
- 🇺🇿อุซเบกิสถาน
- 🇻🇳เวียดนาม
- 🇾🇪เยเมน
คืออะไร ดัชนีที่อยู่อาศัย
ดัชนีที่อยู่อาศัย: ปัจจัยสำคัญในเศรษฐกิจมหภาคและผลกระทบต่อเศรษฐกิจไทย ดัชนีที่อยู่อาศัยเป็นหนึ่งในตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจที่มีความสำคัญมาก โดยเฉพาะในบริบทของเศรษฐกิจมหภาค ทั้งนี้ดัชนีที่อยู่อาศัยแบบต่างๆ สามารถสะท้อนถึงสถานะทางเศรษฐกิจของประเทศในทางที่หลากหลาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านของการบริโภค การลงทุน และภาวะการเงิน การทำความเข้าใจเกี่ยวกับดัชนีนี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับนักลงทุน ผู้พัฒนานโยบาย และนักวิเคราะห์ทางเศรษฐกิจ ดัชนีที่อยู่อาศัยหมายถึงอะไร ดัชนีที่อยู่อาศัยเป็นตัวชี้วัดที่แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงของราคาที่อยู่อาศัยในช่วงเวลาหนึ่งๆ ซึ่งข้อมูลนี้เป็นไปได้ที่จะเก็บรวบรวมได้จากหลากหลายแหล่ง เช่น ราคาขายที่อยู่อาศัย ราคาประเมิน และราคาที่สร้างขึ้นใหม่ เป็นต้น ทั้งนี้ดัชนียังสามารถแบ่งออกเป็นหลายประเภทตามพื้นที่ กลุ่มราคา ประเภทของที่อยู่อาศัย และช่วงเวลา การนำข้อมูลดัชนีที่อยู่อาศัยมาใช้ในการวิเคราะห์จะช่วยให้เราเข้าใจถึงการเปลี่ยนแปลงของตลาดที่อยู่อาศัยในภาพรวม ผลกระทบของดัชนีที่อยู่อาศัยต่อเศรษฐกิจ ดัชนีที่อยู่อาศัยมีผลกระทบต่อหลายด้านของเศรษฐกิจมหภาค เริ่มตั้งแต่การบริโภค เมื่อราคาที่อยู่อาศัยเพิ่มสูงขึ้น ผู้ที่เป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยจะรู้สึกถึงความมั่งคั่งทางการเงินเพิ่มขึ้น ซึ่งสามารถส่งผลให้มีการใช้จ่ายเงินในด้านต่างๆ เช่น การซื้อบรรจุภัณฑ์ใหม่ การซ่อมแซมบ้าน และการซื้อสินค้าอุปโภคบริโภค นอกจากนี้ในด้านการลงทุน การเปลี่ยนแปลงราคาที่อยู่อาศัยสามารถเป็นสัญญาณให้ผู้ลงทุนประเมินถึงความเสี่ยงและโอกาสในการลงทุนในตลาดอสังหาริมทรัพย์ สภาพการเงินก็เป็นอีกด้านหนึ่งที่ได้รับผลกระทบจากดัชนีที่อยู่อาศัย เมื่อราคาที่อยู่อาศัยเพิ่มขึ้นทำให้ความต้องการสินเชื่อเพิ่มขึ้น ซึ่งสามารถกระตุ้นการทำงานของระบบการเงินและการธนาคาร ขณะเดียวกันความสามารถในการจ่ายเงินของผู้ซื้อบ้านใหม่ก็อาจเปลี่ยนไป ในกรณีที่ราคาที่อยู่อาศัยมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ ในมุมมองระดับประเทศ ดัชนีที่อยู่อาศัยยังสามารถใช้ในการประเมินภาวะเศรษฐกิจของประเทศนั้นๆ ได้ การที่ราคาที่อยู่อาศัยเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วอาจเป็นสัญญาณของความฟองสบู่ทางเศรษฐกิจ ซึ่งถ้าไม่ถูกจัดการอย่างเหมาะสมอาจนำไปสู่การล่มสลายของตลาดอสังหาริมทรัพย์ เช่นกรณีวิกฤตซับไพรม์ในสหรัฐอเมริกา การวิเคราะห์ดัชนีที่อยู่อาศัยสำหรับตลาดไทย สำหรับประเทศไทยการวิเคราะห์ดัชนีที่อยู่อาศัยเป็นสิ่งที่มีความสำคัญ เนื่องจากประเทศไทยมีการพัฒนาอสังหาริมทรัพย์ที่ต่อเนื่องมาหลายสิบปี ตลาดที่อยู่อาศัยในกรุงเทพมหานครและปริมณฑลมีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง และมีการขยายตัวอย่างรวดเร็วในเขตต่างจังหวัด เช่น เชียงใหม่ ภูเก็ต และพัทยา การทำความเข้าใจดัชนีนี้สามารถช่วยให้เราเห็นภาพรวมของสถานะตลาดและสามารถพยากรณ์เทรนด์ในอนาคตได้ นอกจากนี้การวิเคราะห์ดัชนีนั้นยังสามารถใช้เป็นตัวชี้วัดในการพิจารณานโยบายด้านที่อยู่อาศัยของรัฐบาล การปรับปรุงกฎหมายและกฎระเบียบต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่นนโยบายภาษี การควบคุมการกู้ยืมเงินซื้อที่อยู่อาศัย และโครงการสนับสนุนการซื้อบ้านครั้งแรกสามารถตั้งอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลดัชนีที่อยู่อาศัยได้ เครื่องมือในการวิเคราะห์ดัชนีที่อยู่อาศัย การวิเคราะห์ดัชนีที่อยู่อาศัยนั้นสามารถทำได้โดยใช้เครื่องมือทางสถิติและอัลกอริทึมที่มีความซับซ้อน การใช้ข้อมูลจากแหล่งหลากหลาย เช่น ข้อมูลรัฐบาล ข้อมูลจากบริษัทอสังหาริมทรัพย์ และข้อมูลจากการสำรวจภาคสนาม สามารถช่วยให้การวิเคราะห์มีความถูกต้องแม่นยำมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ยังมีความสำคัญในการใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์ต่างๆ เช่นโมเดลการถดถอย (Regression Models) และโมเดลการพยากรณ์ฤดูกาล (Seasonal Forecasting Models) เพื่อวิเคราะห์และพยากรณ์การเปลี่ยนแปลงของดัชนีในอนาคต ความสำคัญของการศึกษาและวิเคราะห์ดัชนีที่อยู่อาศัยในเรื่องการลงทุน การจัดการนโยบายรัฐบาล การพยากรณ์เศรษฐกิจ และการเข้าใจสถานะตลาดแสดงให้เห็นว่าดัชนีที่อยู่อาศัยเป็นตัวชี้วัดที่มีทรงพลังและจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์เศรษฐกิจมหภาค เพื่อให้การวิเคราะห์มีประสิทธิภาพ การมีฐานข้อมูลที่มีคุณภาพและการใช้เครื่องมือที่เหมาะสมจะเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ สรุปได้ว่า ดัชนีที่อยู่อาศัยมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์และพยากรณ์เศรษฐกิจ ข้อมูลที่ได้จากดัชนีนี้สามารถใช้ในการตัดสินใจทั้งในด้านการลงทุน การบริโภค การจัดการนโยบาย รวมถึงการพยากรณ์ทิศทางเศรษฐกิจในอนาคต โดยเฉพาะในบริบทของประเทศไทย การทำความเข้าใจและประยุกต์ใช้ข้อมูลดัชนีที่อยู่อาศัยอย่างถูกต้องจะมีส่วนช่วยให้เกิดการพัฒนาเศรษฐกิจที่ยั่งยืนและมั่นคงในระยะยาว สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมและดัชนีอื่นๆ สามารถเยี่ยมชมเว็บไซต์ของเรา eulerpool ที่เราเน้นในการจัดทำข้อมูลทางเศรษฐกิจมหภาคที่ครบถ้วนและมีความเชื่อถือได้