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拉脫維亞消費者物價指數歷史資料：選擇年份或日期，查詢歷史數值。 預覽觀測資料並下載所選內容。
103.72026年9月最新發布的觀測資料
- 歷史資料起始日期
- 2000年1月
- 歷史資料結束日期
- 2026年9月
- 頻率
- 每月觀測值
- 單位
- 指數
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12筆觀測值 · 2017年1月至2017年12月
| 日期或觀測期間 | 數值 · 指數 | 來源 |
|---|---|---|
| 2017年1月 | 67.4 | 拉脫維亞中央統計局（CSB） |
| 2017年2月 | 67.6 | 拉脫維亞中央統計局（CSB） |
| 2017年3月 | 68.2 | 拉脫維亞中央統計局（CSB） |
| 2017年4月 | 68.5 | 拉脫維亞中央統計局（CSB） |
| 2017年5月 | 68.5 | 拉脫維亞中央統計局（CSB） |
| 2017年6月 | 68.6 | 拉脫維亞中央統計局（CSB） |
| 2017年7月 | 68.1 | 拉脫維亞中央統計局（CSB） |
| 2017年8月 | 68 | 拉脫維亞中央統計局（CSB） |
| 2017年9月 | 68.2 | 拉脫維亞中央統計局（CSB） |
| 2017年10月 | 68.6 | 拉脫維亞中央統計局（CSB） |
| 2017年11月 | 68.7 | 拉脫維亞中央統計局（CSB） |
| 2017年12月 | 68.7 | 拉脫維亞中央統計局（CSB） |
拉脫維亞消費者物價指數歷史資料年度資料
完整歷史資料 →| 年份 | 平均值 | 最高值 | 最低值 | 變動 |
|---|---|---|---|---|
| 2026 （截至目前） | 102.8 | 103.82026年5月 | 100.52026年1月 | ▲ +3.2% |
| 2025 | 100 | 100.92025年10月 | 97.72025年1月 | ▲ +2.9% |
| 2024 | 96.4 | 97.22024年12月 | 94.92024年1月 | ▲ +2.4% |
| 2023 | 95.2 | 96.82023年5月 | 942023年1月 | ▲ +0.1% |
| 2022 | 87.4 | 93.92022年11月 | 77.42022年1月 | ▲ +20.8% |
| 2021 | 74.5 | 77.42021年12月 | 722021年1月 | ▲ +7.5% |
| 2020 | 72.1 | 72.72020年3月 | 71.72020年11月 | ▼ −0.8% |
| 2019 | 72 | 72.72019年6月 | 70.82019年1月 | ▲ +1.8% |
| 2018 | 70 | 70.82018年10月 | 68.72018年1月 | ▲ +2.6% |
| 2017 | 68.3 | 68.72017年11月 | 67.42017年1月 | ▲ +1.9% |
| 2016 | 66.3 | 67.32016年12月 | 65.52016年1月 | ▲ +2.7% |
| 2015 | 66.2 | 67.12015年5月 | 65.62015年1月 | ▲ +0.3% |
| 2014 | 66.1 | 66.52014年6月 | 65.62014年12月 | ▼ −0.5% |
| 2013 | 65.7 | 66.12013年6月 | 65.32013年8月 | ▼ −0.2% |
| 2012 | 65.7 | 66.12012年4月 | 65.32012年1月 | ▲ +0.8% |
| 2011 | 64.3 | 64.82011年6月 | 632011年1月 | ▲ +2.7% |
| 2010 | 61.6 | 62.22010年12月 | 60.82010年1月 | ▲ +2.3% |
| 2009 | 62.3 | 63.62009年3月 | 60.72009年12月 | ▼ −3.2% |
| 2008 | 60.1 | 61.92008年10月 | 57.12008年1月 | ▲ +7.5% |
| 2007 | 52.1 | 55.52007年12月 | 49.32007年1月 | ▲ +12.6% |
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如何解讀這些資料
各列保留發布時的觀測期間。選擇日期後，會顯示觀測期間包含該日期的資料。月度和季度數據不是每日價格。缺漏的觀測期間仍維持缺漏。CSV 保留觀測期間及其結束日期。
API
GET /v1/economics/LVA/cpi/observations
請求已發布的觀測資料，並使用 next_cursor 讀取所有頁面。選擇cpi指標。
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常見問題
下載檔案包含什麼？
CSV 包含所選的已發布觀測資料及其日期、數值、單位和來源。數值單位為指數。
為什麼有些日期沒有資料？
此序列依其發布頻率更新。缺口維持空白，不會在觀測資料之間虛構每日數值。