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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)
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PIB par habitant ($ US constant 2010)
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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 (%) **
19604 550 000
19614 850 000 6,59
19624 650 000 -4,12
19634 600 000 -1,08
19645 500 000 19,57
19658 200 000 49,09
19668 450 000 3,05
196710 900 000 28,99
19686 300 000 -42,20
19697 150 000 13,49
197017 000 000 137,76
1971-1 500 000 -108,82
19725 500 000 -466,67
197311 500 000 109,09
197454 500 000 373,91
1975-25 000 000 -145,87
1976-16 000 000 -36,00
197729 500 000 -284,38
197867 069 708 127,35
197977 388 388 15,39
198080 121 719 3,53
198169 457 057 -13,31
198249 057 607 -29,37
198350 529 150 3,00
198469 786 889 38,11
198574 546 088 6,82
198664 114 016 -13,99
198787 873 525 37,06
1988101 021 704 14,96
198984 771 007 -16,09
199092 232 183 8,80
199193 435 590 1,30
1992104 641 827 11,99
1993134 790 212 28,81
1994142 421 963 5,66
1995137 575 506 -3,40
1996132 348 750 -3,80
1997150 459 490 13,68
1998160 517 592 6,68
1999181 328 460 12,96
2000178 722 951 -1,44
2001156 121 374 -12,65
2002213 099 389 36,50
2003191 671 785 -10,06
2004226 778 590 18,32
2005261 972 209 15,52
2006110 105 340 -57,97
2007180 673 766 64,09
2008340 411 966 88,41
2009-204 033 065 -159,94
201050 959 496 -124,98
2011274 236 054 438,15
201235 548 553 -87,04
2013-335 304 657 -1 043,23
2014-19 933 996 -94,05
2015298 961 980 -1 599,76
2016289 551 416 -3,15
2017196 520 323 -32,13
2018289 263 967 47,19

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 86 126 540,61. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 6257 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (340 411 966,1) et c'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-335 304 656,8). 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 1 141 173 402. 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 = 0.47 et coefficient de détermination = 0.22).

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: Salvador, Guatemala, Nicaragua, Panama.

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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