Vay dài hạn (F42) Ireland
Vay dài hạn (F42) Ireland của Châu Âu kỳ Q1-2026 đạt 41.974,6 Triệu EUR, theo Eurostat. Đây là chỉ tiêu thuộc bảng Nợ chính phủ (Giá trị · Quý), với chuỗi số liệu đầy đủ từ Q1-2000 đến Q1-2026. Chuỗi số liệu đầy đủ và biểu đồ tương tác, tải về miễn phí.
Chỉ tiêu này trong bảng Nợ chính phủ
| Chỉ tiêu | Q1-2026 | Q4-2025 | Q3-2025 | Q2-2025 | Q1-2025 | Q4-2024 | Q3-2024 | Q2-2024 | Q1-2024 | Q4-2023 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Vay dài hạn (F42) | |||||||||||
| Ireland | 41.974,6 | 42.680,9 | 42.845,2 | 42.925,9 | 42.676,6 | 45.080,7 | 45.038,3 | 45.034,2 | 44.760,3 | 45.770,9 | |
| Áo | 42.024 | 41.239 | 42.829,9 | 41.889,3 | 41.873,8 | 41.531 | 40.525,3 | 40.182,2 | 40.358,8 | 40.603,3 |
Hiểu về vay dài hạn (F42) Ireland
Con số này định lượng mức đóng góp của các khoản tín dụng và hiệp định vay kéo dài nhiều năm vào tổng giá trị nghĩa vụ nợ của hòn đảo ngọc lục bảo. Phạm vi tính toán tập trung độc quyền vào các khoản mục có thời hạn đáo hạn vượt ngưỡng một năm, không bao gồm các khoản vay ngắn hạn dùng để xoay vòng thanh khoản. So với các chỉ tiêu nợ ngắn hạn, thông số này phản ánh xu hướng phân tán rủi ro đáo hạn ra xa trong tương lai thay vì tập trung áp lực trả nợ vào một thời điểm gần.
Người sử dụng số liệu cần chú ý đến bối cảnh kinh tế vĩ mô đặc thù, nơi các dòng vốn xuyên quốc gia có thể làm thay đổi đáng kể quy mô tổng nợ. Dữ liệu được công bố theo quý và có thể trải qua các đợt rà soát, điều chỉnh hồi tố khi có thêm thông tin quyết toán ngân sách. Khi đọc biểu đồ, việc đối chiếu với cùng kỳ năm trước có giá trị tham khảo cao hơn so với việc so sánh thuần túy giữa hai quý liền kề.
Câu hỏi thường gặp
- Mục đích chính của việc theo dõi chỉ tiêu này là gì?
- Nhằm nắm bắt tỷ trọng các khoản vay có thời hạn dài trong tổng nghĩa vụ tài chính quốc gia.
- Số liệu có thường xuyên bị thay đổi sau khi phát hành không?
- Dữ liệu có thể được điều chỉnh trong các kỳ công bố sau khi có thêm báo cáo quyết toán chính thức.
- Nên ưu tiên phương pháp so sánh nào đối với dữ liệu này?
- Nên so sánh với cùng kỳ năm trước để loại bỏ các biến động mang tính thời điểm.