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Variations des inventaires ($ US)

Source: Banque mondiale

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Croissance annuelle du PIB (%)
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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)
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PIB par habitant ($ 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 (%) **
19646 439 997
196515 679 994 143,48
196645 359 982 189,29
196718 479 993 -59,26
196820 719 992 12,12
196920 159 992 -2,70
197075 599 970 275,00
197121 559 991 -71,48
197211 759 995 -45,45
1973134 152 198 1 040,75
1974197 314 264 47,08
1975-67 572 768 -134,25
19769 178 758 -113,58
1977123 771 216 1 248,45
1978249 955 257 101,95
1979-64 746 486 -125,90
1980449 314 792 -793,96
1981294 888 145 -34,37
1982182 170 005 -38,22
1983168 043 962 -7,75
1984164 555 333 -2,08
1985494 078 770 200,25
1986154 346 103 -68,76
1987371 703 978 140,82
1988417 949 975 12,44
1989447 617 690 7,10
1990301 395 170 -32,67
1991158 172 743 -47,52
199227 867 448 -82,38
199338 699 133 38,87
199430 034 469 -22,39
199539 276 840 30,77
1996-121 089 243 -408,30
1997-32 384 500 -73,26
1998143 406 878 -542,83
1999-9 029 352 -106,30
200089 608 864 -1 092,42
200182 952 429 -7,43
2002-275 926 963 -432,63
200395 976 190 -134,78
2004113 194 011 17,94
2005-196 640 553 -273,72
2006-204 241 839 3,87
2007157 313 986 -177,02
2008268 419 508 70,63
2009306 378 633 14,14
2010187 686 475 -38,74
2011550 394 772 193,25
2012163 844 961 -70,23
2013-256 133 967 -256,33
2014-275 282 011 7,48
2015-95 805 090 -65,20
2016432 589 129 -551,53
2017592 905 584 37,06
2018976 390 592 64,68

Faits saillants


Très forte augmentation en 54 ans


Pour l'ensemble de la période 1964-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 131 862 824,66. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 15061 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (976 390 591,8) et c'est en 2002 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-275 926 963). Nous disposons des résultats pour 55 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 752 196 668. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.15 et coefficient de détermination = 0.02).

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: Rwanda, Tanzanie, Ouganda.

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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