17 juin 2019

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Pr�cisions

Indice des prix � la consommation (2010 = 100)
L'indice des prix � la consommation (IPC) est une mesure permettant de suivre dans le temps l'�volution des prix des biens et services couramment utilis�s ou consomm�s. Ces produits incluent les aliments, le logement, les meubles, l'habillement, les transports et les loisirs. Une ann�e de r�f�rence est fix�e; l'indice a alors la valeur 100. Une augmentation de cet indice est d�sign�e par le terme inflation. Une diminution de cet indice est d�sign�e par le terme d�flation. Le taux d'inflation constitue donc la variation positive de l'IPC. �videmment, le panier de biens et services sur lequel on base les calculs change avec le temps d� aux changements des habitudes de consommation. G�n�ralement, le pouvoir d'achat diminue si, dans un pays, l'IPC connait de fortes variations positives et que les salaires demeurent inchang�s. Inversement, si les salaires augmentent plus que les prix, le pouvoir d'achat conna�t une augmentation.

Source: Banque mondiale

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�pargne domestique brute (% du PIB)

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In�galit� - part des revenus pour les 10% les plus pauvres

In�galit� - part des revenus pour les 10% les plus riches

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 1er quintile (les moins fortun�s)

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 2e quintile

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 3e quintile

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 4e quintile

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 5e quintile (les plus fortun�s)

In�galit�s des revenus (GINI)

Pauvret�, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)

PIB ($ US constant 2005)

PIB ($ US courant)

PIB (Parit� pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)

PIB (Parit� pouvoir d'achat) ($ international courant)

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PIB par habitant (Parit� pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)

PIB par habitant (Parit� pouvoir d'achat) ($ international courant)

Taux d'int�r�t r�el (%)

Taux de change de la monnaie locale en dollars am�ricains ($ US)

Valeur ajout�e - agriculture (% du PIB)

Valeur ajout�e - fabrication (% du PIB)

Valeur ajout�e - Industrie (% du PIB)

Valeur ajout�e - Services (% du PIB)

Variations des inventaires ($ US)

Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1994	37,99
1995	42,63	12,21
1996	45,65	7,08
1997	47,27	3,55
1998	49,44	4,59
1999	53,17	7,54
2000	56,44	6,15
2001	57,92	2,62
2002	61,01	5,33
2003	64,66	5,98
2004	67,68	4,67
2005	72,37	6,93
2006	77,20	6,67
2007	86,62	12,20
2008	93,64	8,10
2009	96,40	2,95
2010	100,00	3,73
2011	104,98	4,98
2012	107,49	2,39
2013	109,53	1,90
2014	110,47	0,86
2015	109,36	-1,00
2016	110,27	0,83
2017	112,37	1,90

Faits saillants

Augmentation de 196% en 23 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1994-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 78,11. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 196 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (112,37) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (37,99). Nous disposons des r�sultats pour 24 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 118. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� tr�s �lev� puisque les valeurs disponibles ont une structure lin�aire (coefficient de corr�lation = 0.99 et coefficient de d�termination = 0.97).

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: Venezuela.

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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