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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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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 (%) **
1960-12 935 699
196133 381 986 -358,06
1962-2 832 365 -108,48
196326 875 258 -1 048,86
19642 664 475 -90,09
1965-6 302 521 -336,54
19661 680 672 -126,67
19672 263 374 34,67
196822 186 944 880,26
1969-3 865 546 -117,42
197038 655 462 -1 100,00
197143 507 589 12,55
197272 361 809 66,32
19735 468 750 -92,44
1974114 736 842 1 998,05
197562 910 128 -45,17
197635 790 725 -43,11
197725 253 664 -29,44
19782 114 029 -91,63
197918 047 527 753,70
198098 003 630 443,03
198117 194 805 -82,45
198211 917 347 -30,69
1983-8 924 777 -174,89
19845 896 226 -166,07
19858 284 242 40,50
19864 889 365 -40,98
19875 027 174 2,82
198818 893 430 275,83
198913 120 666 -30,55
199025 911 133 97,48
199122 963 500 -11,38
199273 009 354 217,94
199337 251 656 -48,98
199445 528 126 22,22
199518 536 585 -59,29
199649 846 210 168,91
19973 898 961 -92,18
19982 715 283 -30,36
19991 344 846 -50,47
2000519 413 -61,38
2001447 628 -13,82
2002531 779 982 118 699,65
2003374 243 680 -29,62
2004540 498 073 44,42
2005843 343 284 56,03
2006878 896 476 4,22
20071 045 278 025 18,93
2008922 500 642 -11,75
2009295 872 454 -67,93
20103 340 139 182 1 028,91
20113 345 842 743 0,17
20126 271 243 849 87,43
20132 363 518 191 -62,31
20143 282 775 814 38,89
20154 145 511 833 26,28
2016300 323 764 -92,76
20171 181 224 647 293,32
20181 930 047 690 63,39

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 551 377 599,78. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 15020 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (6 271 243 849) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-12 935 699,13). 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 -1 142 671 285,64. 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 = 0.59 et coefficient de détermination = 0.34).

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: Bhoutan, Inde, Népal.

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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