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Variations des inventaires ($ US)

Source: Banque mondiale

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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 2005)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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PIB par habitant ($ US constant 2005)
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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 (%) **
19600,00
19610,00 ?
19620,00 ?
19630,00 ?
19640,00 ?
1965360 296,30 ?
19660,00 -100,00
1967-96 000,00 -?
1968-41 142,86 -57,14
1969-57 142,86 38,89
19701 296 000,00 -2 368,00
19716 418 285,71 395,24
1972-5 142 857,14 -180,13
1973-1 225 851,60 -76,16
1974-8 458 412,70 590,00
1975-7 060 317,46 -16,53
19760,00 -100,00
19770,00 ?
19780,00 ?
19790,00 ?
19800,00 ?
198133 343 333,33 ?
1982-6 844 444,44 -120,53
198338 052 716,51 -655,97
19847 727 006,93 -79,69
1985-5 103 985,42 -166,05
1986-28 073 924,85 450,04
198712 415 021,04 -144,22
1988-811 994,73 -106,54
1989-1 147 056,41 41,26
1990-7 993 927,18 596,91
1991-5 696 561,68 -28,74
19924 829 503,18 -184,78
19934 126 853,38 -14,55
1994209 765,58 -94,92
1995-795 970,50 -479,46
1996-1 350 289,02 69,64
19970,00 -100,00
19980,00 ?
19990,00 ?
20000,00 ?
20010,00 ?
20020,00 ?
20030,00 ?
20040,00 ?
2005-1 117 113,05 -?
200616 553 875,26 -1 581,84
20075 424 797,46 -67,23
20081 611 835,90 -70,29
200910 688 727,30 563,14
201014 224 947,54 33,08
201120 122 390,98 41,46
201234 999 621,49 73,93
201329 419 503,99 -15,94
2014-5 411 567,84 -118,39
2015-5 047 859,01 -6,72
2016-4 920 145,43 -2,53

Faits saillants


Très forte diminution en 56 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 2 551 366,94. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 1983 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (38 052 716,51) et c'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-28 073 924,85). 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 -80 534 185,31. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.23 et coefficient de détermination = 0.05).

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: Rwanda, Tanzanie, Ouganda.

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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