Chỉ số giá trị giao dịch nhà ở Phần Lan (2025=100)
Chỉ số giá trị giao dịch nhà ở Phần Lan (2025=100) của Châu Âu kỳ Q1-2026 đạt 77,32 Index, theo Eurostat. Đây là chỉ tiêu thuộc bảng Giá trị giao dịch nhà ở (Giá trị · Quý), với chuỗi số liệu đầy đủ từ Q1-2015 đến Q1-2026. Chuỗi số liệu đầy đủ và biểu đồ tương tác, tải về miễn phí.
Chỉ tiêu này trong bảng Giá trị giao dịch nhà ở
| Chỉ tiêu | Q1-2026 | Q4-2025 | Q3-2025 | Q2-2025 | Q1-2025 | Q4-2024 | Q3-2024 | Q2-2024 | Q1-2024 | Q4-2023 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Chỉ số giá trị giao dịch (2025=100) | |||||||||||
| Phần Lan | 77,32 | 103,45 | 102,69 | 104,97 | 88,9 | 97,95 | 98,14 | 96,05 | 77,29 | 111,37 | |
| Bồ Đào Nha | 95,89 | 104,36 | 102,85 | 100,02 | 92,76 | 96,42 | 86,54 | 75,31 | 63,4 | 66,92 |
Hiểu về chỉ số giá trị giao dịch nhà ở Phần Lan (2025=100)
Biểu đồ ghi lại sự thay đổi của tổng giá trị các giao dịch mua bán nhà ở tại Phần Lan thông qua một chỉ số quy đổi theo mốc chuẩn. Nội dung đo lường tập trung vào tổng quy mô dòng tiền được ghi nhận trong các hợp đồng chuyển nhượng nhà đất dân cư, loại trừ các hoạt động không liên quan đến thị trường nhà ở thương mại. Khác với các chỉ số đo lường khối lượng vật lý hoặc số lượng hợp đồng, đại lượng này phản ánh sức mạnh tài chính tổng thể của các bên tham gia giao dịch.
Người tra cứu cần lưu ý rằng các dữ liệu mới nhất thường ở dạng ước tính và có khả năng được điều chỉnh trong những lần công bố tiếp theo. Để đánh giá đúng hướng đi của thị trường, người đọc nên đối chiếu mức thay đổi với cùng kỳ năm trước thay vì so sánh đơn thuần với kỳ liền kề. Cần cẩn trọng khi diễn giải các biến động ngắn hạn do tác động từ điều kiện thời tiết hoặc các kỳ nghỉ lễ dài ngày đối với ngành xây dựng.
Câu hỏi thường gặp
- Thước đo này đại diện cho yếu tố gì trên thị trường nhà ở?
- Chỉ tiêu phản ánh tổng giá trị tiền tệ luân chuyển qua các thương vụ mua bán nhà đất.
- Số liệu công bố có tính ổn định ngay từ đầu không?
- Không, các số liệu ở kỳ gần nhất thường là bản ước tính sơ bộ và sẽ được cập nhật sau đó.
- Phương pháp so sánh nào là phù hợp nhất với dữ liệu này?
- Nên so sánh với cùng kỳ năm trước để loại trừ các biến động mang tính chu kỳ hằng năm.