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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)
Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
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)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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 (%) **
19650
1966-46 042 881 -?
1967-12 054 145 -73,82
1968-21 539 374 78,69
196938 731 351 -279,82
1970140 895 168 263,78
1971134 455 446 -4,57
197284 767 866 -36,95
1973207 455 745 144,73
1974441 667 811 112,90
197551 079 581 -88,43
197643 219 514 -15,39
197761 288 389 41,81
197871 039 432 15,91
197982 070 221 15,53
1980920 007 875 1 021,00
198191 750 479 -90,03
1982452 149 759 392,80
1983-227 190 528 -150,25
1984864 756 143 -480,63
1985819 552 420 -5,23
1986778 681 626 -4,99
1987627 089 793 -19,47
1988496 542 008 -20,82
1989899 955 232 81,24
19901 592 070 866 76,91
1991766 822 135 -51,83
1992979 037 655 27,67
1993292 403 000 -70,13
1994745 725 905 155,03
1995560 724 216 -24,81
19961 147 413 359 104,63
1997846 781 295 -26,20
19981 496 106 056 76,68
1999-175 542 756 -111,73
2000-239 834 830 36,62
2001694 569 884 -389,60
2002372 973 369 -46,30
20031 618 116 926 333,84
20042 171 226 195 34,18
20051 117 617 992 -48,53
20061 189 634 738 6,44
20071 367 381 566 14,94
20084 321 897 217 216,07
20093 143 811 049 -27,26
20103 186 332 747 1,35
20114 340 473 924 36,22
20122 379 351 908 -45,18
20134 147 284 516 74,30
20142 957 424 789 -28,69
20152 460 698 668 -16,80
20162 810 502 167 14,22
20174 569 129 179 62,57
20185 149 210 002 12,70

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1965-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 166 845 786,76. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (5 149 210 002) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-239 834 829,7). 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 6 449 465 349. 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 = 0.79 et coefficient de détermination = 0.63).

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: Libye, Mauritanie, Tunisie.

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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