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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 d'intérêt réel (%)
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 (%) **
196562 292 958
196667 473 737 8,32
1967147 442 735 118,52
1968131 046 818 -11,12
1969135 496 342 3,40
1970142 673 336 5,30
197145 938 589 -67,80
19729 127 669 -80,13
1973-93 608 052 -1 125,54
1974-549 735 501 487,27
1975-749 421 849 36,32
1976-405 692 058 -45,87
1977-869 665 729 114,37
197875 278 468 -108,66
1979-693 620 116 -1 021,41
1980-657 153 262 -5,26
1981-319 850 174 -51,33
1982-139 237 154 -56,47
1983527 048 600 -478,53
1984830 123 988 57,50
1985448 741 083 -45,94
1986399 072 422 -11,07
1987438 044 949 9,77
1988831 686 780 89,86
1989992 341 421 19,32
19901 531 832 931 54,37
19911 644 505 848 7,36
19922 047 421 832 24,50
1993410 573 577 -79,95
1994471 118 037 14,75
1995-155 908 593 -133,09
1996-64 557 655 -58,59
199790 490 528 -240,17
1998269 184 263 197,47
1999103 765 182 -61,45
2000434 799 152 319,02
200152 957 494 -87,82
2002-299 428 760 -665,41
200323 794 582 -107,95
2004-9 869 630 -141,48
2005697 800 025 -7 170,17
2006285 353 155 -59,11
2007403 100 192 41,26
2008237 511 352 -41,08
2009-1 126 786 607 -574,41
2010147 579 293 -113,10
2011160 315 782 8,63
2012-447 688 378 -379,25
2013-305 826 452 -31,69
2014-18 224 015 -94,04
2015583 852 679 -3 303,75
2016329 098 937 -43,63
201749 674 474 -84,91
2018553 983 180 1 015,23

Faits saillants


Augmentation de 789% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1965-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 164 930 897,91. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 789 %. C'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 047 421 832) et c'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-1 126 786 607). 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 1 351 785 624. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.12 et coefficient de détermination = 0.01).

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: Belgique, Allemagne, Pays-Bas, Suisse.

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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