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Mäntel & Jacken - Hongkong

Hongkong
  • Hongkong verzeichnet im Markt Mäntel & Jacken einen Umsatz von etwa 404,90Mio. € im Jahr 2024.
  • Laut einer Prognose wird das Marktvolumen bis 2029 auf 488,00Mio. € steigen, was einem jährlichen Umsatzwachstum von 3,59% (CAGR 2024-2029) entspricht.
  • Bezogen auf die Bevölkerungszahl bedeutet dies, dass pro Kopf im Jahr 2024 etwa 54,01€ umgesetzt werden.
  • Die Prognose für das mengenmäßige Marktvolumen im Jahr 2029 liegt bei 4,0Mio. Stück.
  • Es wird erwartet, dass das Absatzwachstum im Markt Mäntel & Jacken im Jahr 2025.0 bei 0,0 % liegt.
  • Der durchschnittliche Pro-Kopf-Verbrauch für Markt Mäntel & Jacken wird voraussichtlich bei 0,49Stück im Jahr 2024 liegen.
  • China generiert mit einem prognostizierten Marktvolumen von 10Mrd. € im Jahr 2024 den höchsten Umsatz.
  • Hongkong ist ein aufstrebender Markt für Mäntel & Jacken mit einer großen Auswahl an hochwertigen und trendigen Designs.

Der Markt für Mäntel und Jacken umfasst für den Outdoor-Bereich bestimmte Oberbekleidung für Männer. Strickjacken für Indoor-Bereich sind den Pullovern zugeordnet.

In-Scope

  • Outdoor-Jacken
  • Mäntel
  • Regenjacken

Out-Of-Scope

  • Jacketts und Blazer
  • Indoor-Jacken

Umsatz

Anmerkungen: Daten wurden aus Lokalwährungen zu durchschnittlichen Wechselkursen des jeweiligen Jahres umgerechnet.

Letzte Aktualisierung: Sep 2024

Quelle: Statista Market Insights

Letzte Aktualisierung: Sep 2024

Quelle: Statista Market Insights

Letzte Aktualisierung: Mar 2024

Quellen: Statista Market Insights, Jahresberichte wesentlicher Marktteilnehmer, Recherche, Statista Consumer Insights Global

Volumen

Letzte Aktualisierung: Sep 2024

Quelle: Statista Market Insights

Letzte Aktualisierung: Sep 2024

Quelle: Statista Market Insights

Preis

Letzte Aktualisierung: Sep 2024

Quelle: Statista Market Insights

Key Players

Letzte Aktualisierung: Mar 2024

Quelle: Statista Market Insights

Vertriebskanäle

Letzte Aktualisierung: Mar 2024

Quelle: Statista Market Insights

Weltweiter Vergleich

Letzte Aktualisierung: Sep 2024

Quelle: Statista Market Insights

Methodik

Datenabdeckung:

Die Daten umfassen B2C-Unternehmen. Die Zahlen basieren auf den Verbraucherausgaben für Bekleidung, die Damen, Herren und Kindersegmente umfasst. Beinhaltet sind private Endkunden sowohl im Offline-Einzelhandel (Kaufhäuser, Fachgeschäfte) als auch Online-Einzelhandel (E-Commerce, Katalogbestellung).

Modellierungsansatz/Marktgröße:

Die Marktgrößen werden durch eine Kombination von Top-Down- und Bottom-Up-Ansatz ermittelt, basierend auf einer für jedes Marktsegment spezifischen Logik. Als Basis zur Bewertung der Märkte nutzen wir Ressourcen der Statista-Plattform, nationale Statistiken, Branchenforschung, Marktdaten aus unabhängigen Datenbanken, Drittanbieterberichte, historische Entwicklungen, aktuelle Trends, berichtete Leistungsindikatoren der wichtigsten Marktteilnehmer sowie Statista-Interviews mit Marktexperten. Anschließend verwenden wir relevante Marktkennzahlen und Daten von länderspezifischen Verbänden wie das BIP, Konsumausgaben, Verbraucherpreisindex und Bevölkerung. Diese Daten helfen uns, die Marktgröße für jedes Land individuell zu schätzen.

Prognosen:

Bei unseren Prognosen wenden wir verschiedene Prognosetechniken an. Die Auswahl der Prognosetechniken richtet sich nach dem Verhalten des jeweiligen Marktes. Die exponentielle Trendglättung ist zum Beispiel eine geeignete Prognosemethode für den Bekleidungsmarkt mit einem prognostizierten stetigen Wachstum. Die wichtigsten Einflussfaktoren sind das BIP pro Kopf und die Verbraucherausgaben pro Kopf.

Zusätzliche Hinweise:

Der Markt wird zweimal jährlich aktualisiert, falls sich die Marktdynamik ändert. Die Daten werden unter Verwendung aktueller Wechselkurse modelliert. Die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie und des Russland-Ukraine-Kriegs werden auf länderspezifischer Ebene berücksichtigt.

Marktindikatoren

Anmerkungen: Basierend auf Daten von IMF, World Bank, UN, und Eurostat

Letzte Aktualisierung: Sep 2024

Quelle: Statista Market Insights

Kontakt

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