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Variations des inventaires ($ US)

Source: Banque mondiale

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Croissance annuelle du PIB (%)
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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)
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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 (%) **
1965223 711 653
1966363 577 675 62,52
1967284 143 537 -21,85
1968369 007 549 29,87
1969440 976 576 19,50
1970564 923 154 28,11
1971303 645 170 -46,25
197263 616 941 -79,05
1973646 617 893 916,42
1974900 284 968 39,23
1975-300 060 283 -133,33
1976485 098 642 -261,67
1977743 427 858 53,25
1978190 961 812 -74,31
19791 989 127 844 941,64
19801 220 584 663 -38,64
1981-116 620 010 -109,55
198288 427 603 -175,83
1983-367 425 923 -515,51
1984435 204 869 -218,45
1985475 191 607 9,19
1986207 370 888 -56,36
1987-19 277 862 -109,30
1988982 575 839 -5 196,91
19891 743 494 956 77,44
19902 215 669 975 27,08
1991910 052 328 -58,93
1992501 035 061 -44,94
1993-305 625 932 -161,00
199445 166 486 -114,78
19953 529 220 691 7 713,80
19961 294 983 104 -63,31
19971 690 066 524 30,51
19981 386 905 291 -17,94
19992 515 682 932 81,39
2000620 490 142 -75,34
2001718 586 130 15,81
2002239 168 078 -66,72
2003786 738 149 228,95
20041 412 813 509 79,58
20052 442 892 675 72,91
20063 392 146 531 38,86
20076 480 577 607 91,05
20085 124 783 946 -20,92
20091 449 874 965 -71,71
20103 962 519 042 173,30
20117 194 359 079 81,56
20125 436 418 843 -24,43
20132 938 196 935 -45,95
20143 849 743 494 31,02
20154 234 882 769 10,00
20164 349 775 665 2,71
20176 342 085 143 45,80
20186 566 795 914 3,54

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1965-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 726 751 732,78. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2835 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 194 359 079) et c'est en 1983 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-367 425 923,1). Nous disposons des résultats pour 54 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 11 698 770 293. 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 = 0.74 et coefficient de détermination = 0.55).

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: Allemagne, Luxembourg, Pays-Bas, Suisse.

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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