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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)
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 (%) **
1965571 429
196614 095 238 2 366,67
196716 952 381 20,27
196817 523 810 3,37
196910 476 190 -40,22
19709 142 857 -12,73
197127 538 726 201,20
197266 023 894 139,75
197321 347 249 -67,67
1974179 610 538 741,38
197599 179 717 -44,78
197669 029 851 -30,40
1977-5 827 506 -108,44
1978-16 818 837 188,61
1979-78 966 790 369,51
198092 615 461 -217,28
1981112 393 682 21,36
1982-187 404 774 -266,74
1983137 595 757 -173,42
1984311 534 500 126,41
1985170 281 606 -45,34
1986145 340 050 -14,65
1987180 282 370 24,04
198816 553 975 -90,82
1989143 368 798 766,07
1990332 727 273 132,08
1991254 130 435 -23,62
1992308 344 640 21,33
1993164 491 382 -46,65
1994-377 125 346 -329,27
199596 436 502 -125,57
1996356 379 700 269,55
1997163 305 905 -54,18
1998192 500 220 17,88
199960 866 633 -68,38
2000196 687 824 223,15
2001188 503 510 -4,16
2002-220 580 995 -217,02
2003116 103 997 -152,64
2004358 490 566 208,77
2005112 609 835 -68,59
2006297 670 924 164,34
2007307 086 000 3,16
20081 085 382 680 253,45
2009353 773 236 -67,41
2010907 782 590 156,60
2011761 920 301 -16,07
2012879 185 607 15,39
2013380 562 565 -56,71
20141 355 422 042 256,16
201541 496 737 -96,94
2016-364 990 689 -979,56
2017443 250 393 -221,44

Faits saillants


Très forte augmentation en 52 ans


Pour l'ensemble de la période 1965-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 194 431 219,71. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 77469 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 355 422 042) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-377 125 346). Nous disposons des résultats pour 53 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -1 263 257 211,73. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.5 et coefficient de détermination = 0.25).

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, Maroc, Mauritanie.

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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