Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1991	8,80
1994	8,50	-3,41
1995	8,60	1,18
1998	8,90	3,49
2000	8,80	-1,12
2001	8,60	-2,27
2002	8,60	0,00
2003	8,50	-1,16
2004	8,50	0,00
2005	8,10	-4,71
2006	8,30	2,47
2007	8,30	0,00
2008	8,40	1,20
2009	8,30	-1,19
2010	8,40	1,20
2011	8,50	1,19
2013	8,20	-3,53
2015	7,80	-4,88

Faits saillants

Diminution de 11% en 24 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1991-2015, on enregistre une moyenne annuelle de 8,45. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 11 %. C'est en 1998 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (8,9) et c'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus basse (7,8). Nous disposons des r�sultats pour 18 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 7,2. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement �lev� puisque les valeurs disponibles ont une structure plut�t lin�aire, malgr� des variations notables (coefficient de corr�lation = -0.75 et coefficient de d�termination = 0.56).

Consulter cette page pour acc�der � un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'ann�e.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Belgique, Luxembourg, Pays-Bas, Suisse.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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