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Variations des inventaires ($ US)

Source: Banque mondiale

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Croissance annuelle du PIB (%)
Dépenses de consommation finale ($ US courant)
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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)
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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 (%) **
19706 126 654 518
19713 746 449 506 -38,85
19723 090 769 122 -17,50
19735 083 110 282 64,46
19745 470 977 553 7,63
19752 989 265 522 -45,36
19768 930 648 982 198,76
19777 036 797 440 -21,21
19787 153 859 202 1,66
197916 050 355 992 124,36
19809 922 201 313 -38,18
1981-1 284 788 836 -112,95
1982-1 598 326 267 24,40
19832 025 322 022 -226,72
19843 254 391 038 60,69
19852 822 103 906 -13,28
19865 289 810 141 87,44
1987-1 615 422 742 -130,54
19883 898 124 401 -341,31
19897 338 430 563 88,26
19905 824 135 698 -20,64
199113 635 827 932 134,13
1992-2 227 927 364 -116,34
1993-6 784 573 524 204,52
1994-3 432 565 988 -49,41
19959 825 303 671 -386,24
1996-2 277 099 038 -123,18
19976 502 368 599 -385,55
199816 242 080 694 149,79
199912 664 606 861 -22,03
200018 237 516 123 44,00
200112 451 006 711 -31,73
2002-2 489 177 489 -119,99
20034 484 198 646 -280,15
2004-1 006 953 067 -122,46
2005-7 293 868 922 624,35
2006-1 459 039 016 -80,00
200721 772 515 740 -1 592,25
200819 878 423 905 -8,70
2009-37 386 774 104 -288,08
20106 487 030 987 -117,35
201130 485 632 641 369,95
2012-28 543 212 946 -193,63
2013-7 023 747 605 -75,39
2014-13 987 753 831 99,15
2015-21 152 121 602 51,22
2016-14 169 803 367 -33,01
2017-8 141 786 113 -42,54
201819 202 386 340 -335,85

Faits saillants


Augmentation de 213% en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 776 476 818,29. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 213 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (30 485 632 641) et c'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-37 386 774 104). 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 34 702 627 162. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = -0.25 et coefficient de détermination = 0.06).

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: Belgique, 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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