Chỉ số giá HICP thực phẩm chưa chế biến Đan Mạch
Chỉ số giá HICP thực phẩm chưa chế biến Đan Mạch của Châu Âu kỳ 06-2026 đạt 101,46 Index, theo Eurostat. Đây là chỉ tiêu thuộc bảng HICP (Giá trị · Tháng), với chuỗi số liệu đầy đủ từ 01-1996 đến 06-2026. Chuỗi số liệu đầy đủ và biểu đồ tương tác, tải về miễn phí.
Chỉ tiêu này trong bảng HICP
| Chỉ tiêu | 06-2026 | 05-2026 | 04-2026 | 03-2026 | 02-2026 | 01-2026 | 12-2025 | 11-2025 | 10-2025 | 09-2025 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Thực phẩm chưa chế biến | |||||||||||
| Đan Mạch | 101,46 | 101,67 | 101,75 | 101,09 | 101,42 | 100,36 | 99,92 | 101 | 102,17 | 102,62 | |
| Hungary | 98,04 | 99,07 | 99,71 | 98,37 | 99,11 | 99,4 | 98 | 98,26 | 98,43 | 99,11 |
Hiểu về chỉ số giá HICP thực phẩm chưa chế biến Đan Mạch
Vương quốc vùng Scandinavia này theo dõi sát sao sự thay đổi giá giao dịch đối với các loại nông sản và thực phẩm tươi nguyên chất chưa qua bàn tay chế biến sâu của công nghiệp thực phẩm. Phạm vi tính toán tập trung vào nhóm rau quả tươi, thịt và sản phẩm từ sữa nguyên chất, loại trừ hoàn toàn các loại thức ăn nhanh, đồ hộp hay thực phẩm đã qua tẩm ướp phụ gia. Khác với nhóm dịch vụ tiêu dùng có tính chất ổn định dài hạn, thước đo này phản ánh trực diện các biến động ngắn hạn phát sinh từ chuỗi cung ứng thực phẩm tươi sống.
Việc tổng hợp số liệu được thực hiện đều đặn hàng tháng thông qua việc ghi nhận giá bán lẻ tại nhiều điểm kinh doanh khác nhau trên toàn lãnh thổ. Khi đọc biểu đồ, người quan sát cần cẩn trọng với các biến động mang tính thời điểm do lễ hội hoặc thay đổi thời tiết cực đoan gây ra. Các chuyên gia kinh tế thường khuyến nghị đối chiếu diễn biến giá với giai đoạn tương ứng của năm trước nhằm triệt tiêu các tác động mang tính chu kỳ mùa vụ.
Câu hỏi thường gặp
- Nhóm thực phẩm nào không được tính vào chỉ tiêu này?
- Các sản phẩm đã qua chế biến công nghiệp, đồ hộp và thực phẩm đóng gói sẵn.
- Tần suất công bố số liệu của chỉ tiêu này ra sao?
- Các số liệu thống kê được cập nhật và phát hành đều đặn theo tháng.
- Làm thế nào để tránh sai lệch khi phân tích số liệu?
- Nên so sánh với cùng kỳ năm trước thay vì chỉ nhìn vào mức thay đổi giữa hai tháng gần nhau.