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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 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 (%) **
196560 701 251
196621 698 666 -64,25
1967-13 816 115 -163,67
196833 195 356 -340,27
196982 635 419 148,94
197066 196 749 -19,89
197111 522 614 -82,59
197274 754 721 548,77
1973101 069 651 35,20
1974311 289 634 208,00
197545 001 045 -85,54
197624 219 219 -46,18
1977315 692 128 1 203,48
1978170 155 391 -46,10
1979405 098 485 138,08
1980-178 737 336 -144,12
1981-266 249 334 48,96
1982228 380 952 -185,78
1983113 805 912 -50,17
1984228 759 006 101,01
1985164 596 569 -28,05
1986179 746 291 9,20
1987-1 469 686 -100,82
1988-256 582 843 17 358,34
1989233 394 352 -190,96
19901 096 008 337 369,60
1991996 572 316 -9,07
1992-322 368 752 -132,35
1993-192 290 732 -40,35
1994-223 137 927 16,04
1995554 124 116 -348,33
1996539 177 923 -2,70
1997979 866 165 81,73
19981 418 196 254 44,73
1999470 210 846 -66,84
2000765 587 157 62,82
2001349 443 758 -54,36
2002626 505 082 79,29
20031 368 932 619 118,50
2004519 983 486 -62,02
20051 018 374 456 95,85
20062 102 987 078 106,50
20071 459 336 162 -30,61
2008-480 141 204 -132,90
2009-2 024 100 028 321,56
2010-664 614 734 -67,16
20111 114 722 658 -267,72
20121 249 793 392 12,12
2013339 756 065 -72,82
20144 226 634 320 1 144,02
20152 415 685 634 -42,85
20167 118 108 690 194,66
20173 963 882 604 -44,31
20181 864 095 380 -52,97

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1965-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 644 562 760,46. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2971 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 118 108 690) et c'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-2 024 100 028). 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 6 452 523 575. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.51 et coefficient de détermination = 0.26).

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: Finlande, Islande, Norvège, Suède, Royaume-Uni.

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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