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Variations des inventaires ($ US)

Source: Banque mondiale

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Croissance annuelle du PIB (%)
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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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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 (%) **
196552 643 076
196650 723 074 -3,65
1967-4 865 104 -109,59
196889 252 336 -1 934,54
1969-105 569 007 -218,28
1970293 142 426 -377,68
1971200 969 140 -31,44
1972102 895 553 -48,80
1973161 697 827 57,15
1974330 147 517 104,18
1975244 410 346 -25,97
19760 -100,00
1977230 485 880 ?
1978237 113 402 2,88
1979504 571 429 112,80
1980623 517 223 23,57
19810 -100,00
1982432 265 887 ?
1983-204 772 992 -147,37
1984370 672 974 -281,02
1985378 913 203 2,22
1986-113 189 897 -129,87
1987-1 039 434 407 818,31
1988-353 378 762 -66,00
1989207 661 607 -158,76
1990694 392 463 234,39
1991-1 246 028 581 -279,44
1992-1 595 793 338 28,07
1993-579 891 957 -63,66
1994-1 160 972 716 100,21
1995-1 451 253 318 25,00
1996-3 917 541 274 169,94
1997-6 425 014 749 64,01
1998133 234 947 -102,07
1999730 197 582 448,05
2000602 142 962 -17,54
2001522 101 252 -13,29
2002159 633 666 -69,42
2003476 076 032 198,23
2004429 562 477 -9,77
200557 225 655 -86,68
2006-7 116 880 -112,44
2007-7 340 317 3,14
2008175 509 091 -2 491,03
2009519 112 207 195,78
2010629 997 823 21,36
2011935 263 439 48,46
20123 725 381 600 298,32
20133 534 855 583 -5,11
20143 658 997 346 3,51
20152 108 811 958 -42,37
20161 899 841 486 -9,91
20171 064 316 141 -43,98
20181 016 179 235 -4,52

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1965-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 173 550 971,96. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1830 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 725 381 600) et c'est en 1997 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-6 425 014 749). Nous disposons des résultats pour 54 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -3 373 902 346,97. 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 = 0.08).

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: Soudan du Sud.

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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