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Variations des inventaires ($ US)

Source: Banque mondiale

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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
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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1993163 483 990
199440 815 357 -75,03
199554 735 484 34,11
199686 791 260 58,56
1997274 249 211 215,99
1998124 325 064 -54,67
199981 040 886 -34,82
2000126 629 964 56,25
2001180 164 354 42,28
2002189 231 986 5,03
2003253 486 563 33,96
2004332 713 416 31,25
200540 349 086 -87,87
2006442 244 637 996,05
2007604 970 709 36,80
2008-113 049 216 -118,69
2009-396 142 262 250,42
20108 252 754 -102,08
2011-253 218 697 -3 168,29
2012115 453 474 -145,59
2013-211 001 876 -282,76
2014314 484 853 -249,04
2015308 002 040 -2,06
2016504 303 744 63,73
2017432 565 940 -14,23

Faits saillants


Augmentation de 165% en 24 ans


Pour l'ensemble de la période 1993-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 148 195 308,38. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 165 %. C'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (604 970 709) et c'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-396 142 261,7). Nous disposons des résultats pour 25 années. 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: Lituanie.

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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