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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)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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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 (%) **
1965-1 483 561
1966-360 866 -75,68
1967-273 260 -24,28
1968721 087 -363,88
1969-411 442 -157,06
1970-3 457 727 740,39
197116 434 545 -575,30
1972-12 279 855 -174,72
1973-3 806 835 -69,00
197425 841 921 -778,83
197524 637 606 -4,66
1976-10 330 515 -141,93
197733 864 585 -427,81
1978-15 007 783 -144,32
197914 525 128 -196,78
198016 675 004 14,80
198135 021 179 110,02
198273 918 148 111,07
1983-43 070 829 -158,27
198424 799 881 -157,58
1985-23 561 893 -195,01
1986-50 943 699 116,21
1987-10 755 691 -78,89
198843 009 253 -499,87
1989-10 132 920 -123,56
1990-30 816 321 204,12
199120 903 714 -167,83
19922 119 117 -89,86
199334 130 063 1 510,58
19943 718 230 -89,11
199547 177 599 1 168,82
1996380 659 -99,19
19971 438 559 277,91
199812 768 062 787,56
19991 658 941 -87,01
200033 987 924 1 948,77
2001-22 258 057 -165,49
2002793 017 -103,56
2003-15 971 965 -2 114,08
2004-18 294 747 14,54
2005-31 306 688 71,12
200655 957 116 -278,74
2007103 158 779 84,35
2008110 277 228 6,90
2009-17 152 529 -115,55
2010-20 658 680 20,44
201113 161 512 -163,71
201214 388 643 9,32
2013-40 537 604 -381,73
201417 513 448 -143,20
201526 448 879 51,02
201624 221 115 -8,42
20177 059 740 -70,85
201899 041 152 1 302,90

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1965-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 10 312 562,21. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 6776 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (110 277 227,8) et c'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-50 943 699,18). 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 202 602 450. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.19 et coefficient de détermination = 0.04).

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: Irlande, Finlande, 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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