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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)
PIB ($ US courant)
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PIB par habitant ($ US constant 2010)
PIB par habitant (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 (%) **
1965156 658 194
1966126 292 489 -19,38
196749 385 236 -60,90
196826 126 954 -47,10
196964 483 382 146,81
197060 572 964 -6,06
1971113 098 673 86,71
1972-99 659 699 -188,12
1973299 151 245 -400,17
1974999 724 214 234,19
1975-324 147 278 -132,42
197657 482 463 -117,73
1977131 332 083 128,47
1978-257 107 023 -295,77
1979470 800 361 -283,11
1980-31 847 134 -106,76
1981137 374 074 -531,35
1982180 626 366 31,49
1983246 451 104 36,44
1984576 065 540 133,74
1985-78 772 379 -113,67
1986310 519 645 -494,20
1987-255 648 406 -182,33
1988-73 429 952 -71,28
1989762 857 312 -1 138,89
1990-92 033 706 -112,06
1991-49 516 093 -46,20
1992331 773 713 -770,03
1993791 991 593 138,71
1994711 887 173 -10,11
1995785 069 076 10,28
1996561 259 886 -28,51
1997515 034 987 -8,24
1998142 112 743 -72,41
1999797 654 263 461,28
2000623 106 310 -21,88
2001789 385 568 26,69
2002539 208 438 -31,69
2003768 901 918 42,60
20041 105 210 084 43,74
2005774 484 264 -29,92
2006-171 843 590 -122,19
20071 183 949 438 -788,97
200835 847 333 -96,97
2009-531 575 988 -1 582,89
2010621 111 824 -216,84
20111 001 729 566 61,28
2012639 237 178 -36,19
20131 512 209 235 136,56
20141 045 267 262 -30,88
2015506 982 339 -51,50
20161 143 036 146 125,46

Faits saillants


Augmentation de 630% en 51 ans


Pour l'ensemble de la période 1965-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 379 420 605,15. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 630 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 512 209 235) et c'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-531 575 988,5). Nous disposons des résultats pour 52 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 923 100 925. 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 = 0.54 et coefficient de détermination = 0.29).

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: Papouasie-Nouvelle-G., Timor oriental.

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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