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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)
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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 (%) **
19609 100 000
19613 000 000 -67,03
19626 800 000 126,67
196317 600 000 158,82
196416 600 000 -5,68
1965-2 300 000 -113,86
196614 800 000 -743,48
19677 100 000 -52,03
1968-5 100 000 -171,83
196931 100 000 -709,80
197038 433 000 23,58
19713 869 000 -89,93
1972-34 967 000 -1 003,77
197320 326 000 -158,13
197439 467 000 94,17
197579 433 000 101,26
1976101 454 000 27,72
197760 240 000 -40,62
197898 340 000 63,25
197959 500 000 -39,50
198081 800 000 37,48
198161 200 000 -25,18
198299 300 000 62,25
198362 426 700 -37,13
198433 453 600 -46,41
198514 552 520 -56,50
198617 654 949 21,32
198716 803 693 -4,82
198815 495 072 -7,79
198919 271 385 24,37
199020 393 765 5,82
199121 876 020 7,27
1992315 243 326 1 341,05
1993366 002 400 16,10
1994443 594 810 21,20
1995358 826 566 -19,11
1996157 621 232 -56,07
1997392 608 949 149,08
1998604 036 673 53,85
1999877 243 910 45,23
2000692 283 873 -21,08
2001817 228 371 18,05
2002603 216 958 -26,19
2003-139 500 849 -123,13
200442 659 208 -130,58
2005780 334 402 1 729,23
2006398 975 856 -48,87
2007580 372 331 45,47
2008923 375 610 59,10
2009199 198 328 -78,43
2010638 653 415 220,61
2011164 868 721 -74,18
2012130 838 478 -20,64
2013256 907 064 96,35
2014-69 570 424 -127,08
2015-157 330 050 126,15
2016377 452 496 -339,91
2017-53 906 133 -114,28
2018167 353 418 -410,45

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 184 705 283,46. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1739 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (923 375 610,3) et c'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-157 330 049,7). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 123 191 121. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.46 et coefficient de détermination = 0.21).

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: Haïti, Jamaïque, Trinité-et-Tobago.

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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