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Variations des inventaires ($ US)

Source: Banque mondiale

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Croissance annuelle du PIB (%)
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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)
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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 (%) **
1970796 888 786
1971-1 117 468 477 -240,23
1972-1 774 764 608 58,82
1973982 483 228 -155,36
19745 032 706 460 412,24
1975-4 701 607 948 -193,42
19763 706 113 282 -178,83
1977-679 564 187 -118,34
1978-599 545 060 -11,78
1979960 118 853 -260,14
19805 193 899 842 440,96
1981-4 155 382 558 -180,01
1982-2 009 355 333 -51,64
1983-2 657 057 241 32,23
19842 407 902 248 -190,62
19853 662 359 497 52,10
19861 303 448 110 -64,41
19874 492 961 010 244,70
19885 444 669 295 21,18
19893 090 672 876 -43,23
19903 522 709 438 13,98
19914 209 965 506 19,51
19923 553 753 810 -15,59
1993140 087 855 -96,06
19942 490 436 720 1 677,77
19957 867 229 288 215,90
19962 072 405 572 -73,66
19974 172 919 509 101,36
19983 141 407 383 -24,72
19994 410 505 007 40,40
20001 530 127 142 -65,31
20011 427 114 094 -6,73
20022 640 974 967 85,06
20034 786 343 115 81,23
20045 379 438 788 12,39
2005-2 085 685 860 -138,77
20067 348 387 906 -452,32
200712 941 007 391 76,11
200812 009 521 019 -7,20
2009-13 186 023 896 -209,80
201011 855 982 848 -189,91
201117 286 590 927 45,80
2012-10 843 465 737 -162,73
2013-6 685 040 986 -38,35
20145 117 875 406 -176,56
20153 154 075 012 -38,37
20167 221 068 959 128,94
201710 449 320 428 44,71
20188 608 495 425 -17,62

Faits saillants


Augmentation de 980% en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 733 000 096,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 980 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (17 286 590 927) et c'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-13 186 023 896). Nous disposons des résultats pour 49 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 30 845 030 673. 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 = 0.3 et coefficient de détermination = 0.09).

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: Portugal, Espagne.

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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