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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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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 (%) **
1960-28 673 358
196123 078 550 -180,49
19626 692 333 -71,00
1963209 308 497 3 027,59
1964132 712 388 -36,59
1965-15 052 553 -111,34
196651 816 909 -444,24
19674 805 560 -90,73
196864 015 905 1 232,12
1969255 344 253 298,88
197042 825 863 -83,23
1971215 756 877 403,80
1972-7 635 725 -103,54
1973209 128 339 -2 838,81
19741 028 011 966 391,57
1975364 462 810 -64,55
1976332 438 016 -8,79
1977476 859 504 43,44
1978452 685 950 -5,07
19792 338 842 975 416,66
1980937 556 591 -59,91
19812 370 526 996 152,84
19821 829 621 929 -22,82
19832 034 418 305 11,19
19842 277 227 723 11,94
19852 896 370 198 27,19
19863 296 840 433 13,83
19873 880 156 096 17,69
19887 525 257 358 93,94
19899 974 533 107 32,55
19905 273 115 180 -47,13
19916 416 308 720 21,68
19923 591 622 366 -44,02
19932 361 493 515 -34,25
19947 533 636 194 219,02
19957 525 250 561 -0,11
199610 259 183 293 36,33
19977 727 191 498 -24,68
1998-12 082 643 567 -256,37
19993 820 847 563 -131,62
20007 441 023 555 94,75
20014 722 422 327 -36,54
20023 374 817 159 -28,54
20035 204 051 661 54,20
20047 016 641 637 34,83
200511 694 175 088 66,66
200619 833 460 848 69,60
200723 190 240 206 16,92
200816 401 029 103 -29,28
2009-25 730 462 907 -256,88
201016 663 826 563 -164,76
201132 654 568 232 95,96
201217 507 422 296 -46,39
2013-2 089 961 126 -111,94
20141 721 431 605 -182,37
2015-5 396 949 585 -413,52
2016-6 043 000 831 11,97
2017-693 456 246 -88,52
20182 064 044 814 -397,65

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 3 646 462 038,15. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 7298 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (32 654 568 232) et c'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-25 730 462 907). 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 1 756 165 432. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.28 et coefficient de détermination = 0.08).

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: Japon, Corée du Nord, Mongolie, Taiwan.

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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