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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 2010)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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PIB par habitant ($ 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 (%) **
1970723 031 940
1971661 824 596 -8,47
1972512 345 520 -22,59
19731 401 277 947 173,50
19742 707 598 496 93,22
19753 060 453 482 13,03
1976955 872 029 -68,77
19771 237 957 022 29,51
19781 538 143 540 24,25
1979-493 173 966 -132,06
19801 043 878 477 -311,67
1981386 773 598 -62,95
1982-964 202 698 -349,29
1983-2 944 008 088 205,33
1984-2 395 088 005 -18,65
19855 021 552 447 -309,66
19860 -100,00
1987-68 459 -?
19881 783 540 -2 705,28
19890 -100,00
1990-2 280 000 000 -?
199110 010 000 000 -539,04
19922 048 125 000 -79,54
19936 843 850 932 234,15
19941 055 842 328 -84,57
1995-23 032 628 419 -2 281,45
1996-11 682 370 908 -49,28
1997-12 001 936 642 2,74
1998-3 261 390 090 -72,83
19992 237 310 905 -168,60
20003 923 552 719 75,37
20011 811 100 842 -53,84
2002-2 423 851 411 -233,83
20031 406 571 173 -158,03
20043 964 596 923 181,86
20051 325 854 297 -66,56
20066 714 231 095 406,41
200725 476 736 069 279,44
200837 885 624 387 48,71
2009-5 098 129 689 -113,46
201027 978 626 648 -648,80
201131 847 202 296 13,83
201217 268 957 043 -45,78
201319 333 518 853 11,96
201416 587 335 317 -14,20
2015-7 644 654 183 -146,09
2016-9 968 758 957 30,40
20171 125 513 160 -111,29
2018-7 541 022 962 -770,01

Faits saillants


Très forte diminution en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 987 056 355,46. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1143 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (37 885 624 387) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-23 032 628 419). Nous disposons des résultats pour 49 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -47 711 773 613,11. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.27 et coefficient de détermination = 0.07).

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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