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Variations des inventaires ($ US)

Source: Banque mondiale

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Croissance annuelle du PIB (%)
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Dépenses de consommation finale des ménages ($ US courant)
Épargne domestique brute ($ US courant)
Épargne domestique brute (% du PIB)
Facteur de conversion pour la parité du pouvoir d'achat
Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Indice des prix à la consommation (2010 = 100)
Indice des prix à la consommation (croissance annuelle en %)
Inégalité - part des revenus pour les 10% les plus pauvres
Inégalité - part des revenus pour les 10% les plus riches
Inégalités - Part des revenus détenus par le 1er quintile (les moins fortunés)
Inégalités - Part des revenus détenus par le 2e quintile
Inégalités - Part des revenus détenus par le 3e quintile
Inégalités - Part des revenus détenus par le 4e quintile
Inégalités - Part des revenus détenus par le 5e quintile (les plus fortunés)
Inégalités des revenus (GINI)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($ US constant 2010)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2010)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Taux d'intérêt réel (%)
Taux de change de la monnaie locale en dollars américains ($ US)
Valeur ajoutée - agriculture (% du PIB)
Valeur ajoutée - fabrication (% du PIB)
Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19620,00
19630,00 ?
19641 099 793 447,00 ?
1965908 235 286,30 -17,42
19660,00 -100,00
19670,00 ?
19680,00 ?
19690,00 ?
19700,00 ?
19710,00 ?
19720,00 ?
19730,00 ?
19740,00 ?
19750,00 ?
19760,00 ?
19770,00 ?
1978-12 654 918,51 -?
19791 344 630 855,00 -10 725,36
19800,00 -100,00
19810,00 ?
19820,00 ?
19830,00 ?
19840,00 ?
19850,00 ?
19860,00 ?
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
19900,00 ?
19910,00 ?
19920,00 ?
19931 495 441 441,00 ?
199468 602 700,00 -95,41
19951 451 852 800,00 2 016,32
19964 195 708 700,00 188,99
19974 263 816 100,00 1,62
19983 096 528 400,00 -27,38
1999-428 393 400,00 -113,83
20003 810 712 000,00 -989,54
20013 887 630 900,00 2,02
2002-1 081 553 430,00 -127,82
2003-1 263 806 944,00 16,85
20042 729 177 313,00 -315,95
20053 054 822 121,00 11,93
2006812 323 739,60 -73,41
20071 676 400 757,00 106,37
20082 034 179 388,00 21,34
20091 569 517 023,00 -22,84
20104 507 682 328,00 187,20
20116 097 801 367,00 35,28
20123 518 644 065,00 -42,30
20135 610 053 285,00 59,44
20146 752 296 832,00 20,36
20158 956 685 191,00 32,65
201618 905 136 900,00 111,07
201723 856 551 021,00 26,19
201833 083 894 148,00 38,68

Faits saillants


Très forte augmentation en 56 ans


Pour l'ensemble de la période 1962-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 561 433 509,21. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (33 083 894 148) et c'est en 2003 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-1 263 806 944). Nous disposons des résultats pour 57 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 70 108 074 174. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.57 et coefficient de détermination = 0.32).

Consulter cette page pour accéder à un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'année.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Chili, Paraguay, Uruguay.

Précisions méthodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombragées soulignent les valeurs négatives. Le graphique est construit à partir des composantes Highcharts. Les balises pour évaluer la fiabilité des prévisions sont fondées sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas où l'on procède à des estimations, les régressions sont du type MCO (Moindres carrés ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées

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