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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)
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 (%) **
1968538 222 244
1969438 000 022 -18,62
1970522 420 000 19,27
1971938 234 376 79,59
1972767 885 061 -18,16
1973-4 093 241 785 -633,05
197410 034 602 817 -345,15
19752 262 907 -99,98
19765 993 226 629 264 746,41
19773 759 847 948 -37,27
19785 054 397 576 34,43
19791 524 741 133 -69,83
19803 596 320 678 135,86
1981-107 379 157 -102,99
19821 473 201 680 -1 471,96
19839 569 959 479 549,60
19849 177 650 397 -4,10
1985-867 200 442 -109,45
1986-2 709 154 739 212,40
1987-3 951 134 846 45,84
1988672 363 151 -117,02
1989811 481 976 20,69
1990-3 780 507 343 -565,88
1991-404 806 408 -89,29
19923 722 029 372 -1 019,46
19934 256 608 812 14,36
19942 683 845 127 -36,95
19951 491 054 740 -44,44
19962 002 830 441 34,32
19971 994 034 713 -0,44
19983 561 562 667 78,61
19993 272 240 000 -8,12
20003 722 197 333 13,75
20012 508 152 000 -32,62
20023 188 826 667 27,14
20032 573 490 667 -19,30
20041 832 197 333 -28,80
20052 832 924 128 54,62
20066 644 777 036 134,56
200711 735 839 893 76,62
200823 349 469 333 98,96
200925 569 093 333 9,51
201034 309 461 975 34,18
201129 360 697 708 -14,42
201231 364 293 830 6,82
201320 980 790 204 -33,11
201426 987 600 102 28,63
201534 513 265 387 27,89
201631 005 228 367 -10,16
201730 144 047 800 -2,78
201827 007 466 667 -10,41

Faits saillants


Très forte augmentation en 50 ans


Pour l'ensemble de la période 1968-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 8 070 106 249,46. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4918 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (34 513 265 387) et c'est en 1973 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-4 093 241 785). Nous disposons des résultats pour 51 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 38 236 865 078. 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 = 0.72 et coefficient de détermination = 0.52).

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: Bahreïn, Koweït, Oman, Qatar, Yémen.

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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