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Variations des inventaires ($ US)

Source: Banque mondiale

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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 (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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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 (%) **
1960162 399 935
1961152 599 939 -6,03
1962130 199 948 -14,68
1963327 599 869 151,61
1964314 999 874 -3,85
1965274 399 890 -12,89
196683 999 966 -69,39
1967648 199 741 671,67
1968450 799 820 -30,45
1969589 399 764 30,75
1970604 799 758 2,61
1971848 693 573 40,33
1972-225 047 900 -126,52
1973126 808 626 -156,35
19741 471 720 154 1 060,58
1975511 150 826 -65,27
1976-630 200 000 -223,29
1977-465 750 000 -26,09
1978-594 550 000 27,65
1979-117 574 041 -80,22
19802 956 985 413 -2 615,00
19814 266 282 858 44,28
1982-1 931 266 736 -145,27
1983-657 930 168 -65,93
1984141 668 262 -121,53
1985-1 499 994 392 -1 158,81
1986-470 890 630 -68,61
1987-1 589 856 093 237,63
1988292 944 588 -118,43
1989395 016 162 34,84
1990-1 769 011 381 -547,83
1991-34 766 044 -98,03
1992-961 425 799 2 665,42
1993-863 899 402 -10,14
19942 274 418 100 -363,27
19953 430 578 550 50,83
19961 246 235 138 -63,67
1997243 274 593 -80,48
1998-131 686 429 -154,13
19991 233 000 986 -1 036,32
20001 021 639 104 -17,14
2001285 043 906 -72,10
20021 302 285 427 356,87
20031 970 600 288 51,32
20044 586 900 320 132,77
20052 754 391 207 -39,95
20063 417 411 209 24,07
20071 013 711 074 -70,34
2008-1 035 563 841 -202,16
2009-2 387 150 831 130,52
2010927 033 820 -138,83
20112 517 524 893 171,57
20122 925 736 002 16,21
20132 896 422 468 -1,00
2014380 624 156 -86,86
20151 927 502 019 406,41
2016-769 267 377 -139,91
2017145 648 206 -118,93
2018-909 104 648 -724,18

Faits saillants


Diminution de 660% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 579 757 880,88. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 660 %. C'est en 2004 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 586 900 320) et c'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-2 387 150 831). 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 -5 475 990 883,5. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.21 et coefficient de détermination = 0.04).

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: Botswana, Lesotho, Namibie, Eswatini.

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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