Vehículos · estadísticas DGT

SIAMOTO BIRDIE 50: datos en España

Datos del SIAMOTO BIRDIE 50 en España: parque actual, edad media, matriculaciones, provincias, transferencias de segunda mano y bajas según fuentes DGT.

● Parque DGT · fotografía septiembre de 2026
SIAMOTO

BIRDIE 50

Resumen estadístico construido a partir de los datos agregados disponibles para este modelo.

En el parque0dato pendiente
Edad media—sobre registros con fecha válida
Matriculaciones 12 meses0últimos 12 meses disponibles
Esta referencia no tiene unidades en la última fotografía del parque. Puede ser una versión histórica, una denominación administrativa antigua o una referencia que ya no aparece con unidades activas en el corte actual. Aun así mantenemos la ficha porque sus matriculaciones, transferencias o bajas históricas pueden aportar contexto.

Matriculaciones por propulsión

Provincias con más unidades

    Evolución de matriculaciones

    Mercado usado y bajas

    Transferencias analizadas
    33
    Edad media aprox. al transferirse
    16,3 años
    Bajas analizadas
    345
    Edad media en bajas
    20,0 años

    Evolución de transferencias

    20158
    20168
    20174
    20183
    20192
    20201
    20222
    20231
    20241
    20253
    Cambios de titularidad registrados por la DGT.

    Evolución de bajas

    201715,5 años de media22
    201816,8 años de media23
    201918,1 años de media11
    202018,6 años de media14
    202119,3 años de media12
    202220,3 años de media15
    202322,0 años de media21
    202422,6 años de media144
    202523,8 años de media20
    202623,8 años de media12
    Bajas administrativas registradas cada año y edad media cuando está disponible.

    Cómo interpretar esta ficha

    “Parque” es una fotografía de vehículos registrados, no una cifra de ventas. Las matriculaciones son altas administrativas y las transferencias reflejan movimientos registrales. Las bajas tampoco equivalen necesariamente a una avería o desguace. Por eso mostramos cada métrica por separado y evitamos convertirlas en afirmaciones que los datos no sostienen.