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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)
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PIB par habitant ($ US constant 2010)
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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 (%) **
196034 270 048
196126 375 945 -23,03
1962-8 814 456 -133,42
19636 608 075 -174,97
196411 795 235 78,50
19650 -100,00
196622 266 880 ?
19675 716 354 -74,33
1968-862 612 -115,09
1969-2 822 581 227,21
19700 -100,00
197132 258 065 ?
197248 980 268 51,84
19731 084 989 693 2 115,16
197454 628 390 -94,97
19755 367 134 -90,18
1976-24 526 874 -556,98
1977-430 416 -98,25
19781 328 169 -408,58
197984 584 344 6 268,49
198063 047 672 -25,46
1981-37 337 978 -159,22
1982-57 747 973 54,66
198329 090 232 -150,37
198456 804 662 95,27
198582 713 828 45,61
198675 722 757 -8,45
1987213 806 192 182,35
198889 350 865 -58,21
1989-74 799 816 -183,71
19905 723 056 -107,65
1991189 278 882 3 207,30
1992152 586 287 -19,39
1993133 049 656 -12,80
1994231 817 839 74,23
1995362 943 298 56,56
1996262 102 787 -27,78
1997194 500 699 -25,79
1998242 301 884 24,58
1999-38 994 285 -116,09
200031 604 797 -181,05
2001140 286 709 343,88
200297 916 926 -30,20
2003323 495 613 230,38
2004424 409 441 31,19
2005199 916 074 -52,90
2006239 571 444 19,84
2007222 018 265 -7,33
2008806 149 384 263,10
2009278 601 693 -65,44
2010135 960 512 -51,20
2011845 934 344 522,19
2012390 632 694 -53,82
2013369 298 038 -5,46
2014-134 682 397 -136,47
2015-43 070 208 -68,02
2016-628 097 468 1 358,31
2017-724 781 007 15,39
201830 511 379 -104,21

Faits saillants


Diminution de 11% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 111 243 194,48. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 11 %. C'est en 1973 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 084 989 693) et c'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-724 781 006,9). 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 -1 287 554 151,62. 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: Brésil, Chili, Paraguay.

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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