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Variations des inventaires ($ US)

Source: Banque mondiale

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Croissance annuelle du PIB (%)
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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)
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PIB ($ US constant 2010)
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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 (%) **
1960-208 573 213
1961-98 853 832 -52,60
196218 484 899 -118,70
1963-232 005 478 -1 355,11
1964-30 542 853 -86,84
196535 511 508 -216,27
1966334 720 333 842,57
1967-21 791 567 -106,51
1968620 894 054 -2 949,24
1969376 533 078 -39,36
1970418 915 443 11,26
19716 666 150 -98,41
1972547 618 343 8 114,91
1973233 407 606 -57,38
19741 415 900 142 506,62
1975-419 376 619 -129,62
1976-834 266 120 98,93
1977-567 940 944 -31,92
1978-6 343 110 676 1 016,86
1979-5 510 120 385 -13,13
198010 325 657 419 -287,39
19816 503 665 116 -37,01
1982-5 258 810 298 -180,86
1983-4 560 637 362 -13,28
1984-10 369 574 612 127,37
1985-15 502 167 832 49,50
1986-16 218 772 824 4,62
1987-8 264 743 542 -49,04
1988-9 185 973 842 11,15
1989-1 943 980 396 -78,84
19907 537 047 917 -487,71
19931 636 509 565 -78,29
1994-1 918 001 657 -217,20
19955 294 647 337 -376,05
19967 611 414 845 43,76
19973 295 232 770 -56,71
19981 346 019 565 -59,15
1999793 969 856 -41,01
20004 159 092 507 423,84
2001-694 763 738 -116,70
20027 471 072 926 -1 175,34
200314 505 655 716 94,16
200428 051 574 589 93,38
200523 008 657 748 -17,98
200630 363 458 407 31,97
200739 840 392 141 31,21
200839 936 103 500 0,24
200941 585 091 615 4,13
201062 878 810 847 51,21
201159 008 477 327 -6,16
201272 005 544 271 22,03
201362 202 164 175 -13,61
201460 198 403 957 -3,22
201543 640 565 760 -27,51
201654 244 955 239 24,30
201768 108 531 406 25,56

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 11 988 881 260,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 32754 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (72 005 544 271) et c'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-16 218 772 824). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 42 092 335 104. 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 = 0.74 et coefficient de détermination = 0.55).

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: Pakistan.

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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