Dữ Liệu Kinh Tế

Chỉ số giá sản xuất PPI sản xuất đồ uống Hungary

Chỉ số giá sản xuất PPI sản xuất đồ uống Hungary của Châu Âu kỳ 06-2026 đạt 172,8 Index, theo Eurostat. Đây là chỉ tiêu thuộc bảng PPI (Giá trị · Tháng), với chuỗi số liệu đầy đủ từ 01-2000 đến 06-2026. Chuỗi số liệu đầy đủ và biểu đồ tương tác, tải về miễn phí.

Nguồn: EurostatCập nhật cuối: 15-08-2026 07:11

Chỉ tiêu này trong bảng PPI

Chỉ tiêu06-202605-202604-202603-202602-202601-202612-202511-202510-202509-2025
Sản xuất đồ uống
Hungary172,8172,7172,7171,1168,9169,4169,2168,3164164,8
Khu vực đồng euro120119,8119,7119,6119,5119,6119,7119,3119,1118,5

Hiểu về chỉ số giá sản xuất PPI sản xuất đồ uống Hungary

Biến động chi phí xuất xưởng đối với mặt hàng nước giải khát và cồn thực phẩm tại quốc gia Trung Âu này được phác họa qua chuỗi dữ liệu. Thước đo này tập trung vào mức giá do các cơ sở công nghiệp thuộc lĩnh vực chế biến đồ uống áp dụng khi giao dịch sản phẩm tại cửa nhà máy, loại trừ hoàn toàn các chi phí vận chuyển thương mại phát sinh sau đó cũng như thuế giá trị gia tăng ở khâu bán lẻ. Điểm khác biệt cốt lõi so với các thước đo giá tiêu dùng nằm ở việc dữ liệu này ghi nhận áp lực chi phí từ giai đoạn đầu của chuỗi cung ứng.

Quá trình phân tích cần đặt chuỗi số liệu này trong mối tương quan với các biến động của nguyên liệu thô đầu vào như mạch nha, đường và các loại bao bì chuyên dụng. Dữ liệu được thu thập và công bố định kỳ theo tháng, trong đó các kỳ gần nhất thường mang tính chất sơ bộ và có thể chịu sự điều chỉnh kỹ thuật khi có thêm thông tin từ hệ thống doanh nghiệp. Khi đọc biểu đồ, người quan sát nên đối chiếu mức thay đổi so với cùng kỳ năm trước nhằm triệt tiêu các yếu tố mùa vụ đặc thù gắn liền với chu kỳ sản xuất nông nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

Chỉ số này phản ánh điều gì đối với ngành công nghiệp đồ uống?
Thước đo ghi nhận xu hướng biến động giá bán sản phẩm tính tại cổng nhà máy của các doanh nghiệp chế biến đồ uống.
Vì sao số liệu tháng gần nhất thường được điều chỉnh?
Các cơ quan tổng hợp thường cập nhật thêm thông tin từ các doanh nghiệp chậm nộp báo cáo trong các kỳ công bố tiếp theo.
Làm thế nào để tránh nhiễu do yếu tố mùa vụ khi phân tích?
Người xem nên so sánh mức biến động của tháng hiện tại với cùng tháng năm trước thay vì chỉ nhìn vào tháng liền kề.

Có thể bạn quan tâm

Facebook Dữ Liệu Kinh Tế