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Précisions


Dépenses de consommation finale ($ US courant)
Elle regroupe les dépenses de consommation finale des ménages et des administrations publiques. Cette donnée est utile pour mesurer la production nationale, et donc le PIB. Elle fait partie de la «Comptabilité nationale» d'un pays.
Source: Banque mondiale

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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 2005)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2005)
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 (%) **
1960466 666 656
1961477 777 738 2,38
1962466 666 656 -2,33
1963702 222 244 50,48
1964762 222 182 8,54
1965995 555 556 30,61
19661 422 222 222 42,86
19671 711 111 100 20,31
19681 371 111 151 -19,87
19691 386 666 667 1,13
19701 691 108 967 21,95
19711 826 664 358 8,02
19721 544 444 496 -15,45
19731 637 777 771 6,04
19741 984 444 462 21,17
19752 173 333 413 9,52
19762 248 888 958 3,48
19772 680 000 058 19,17
19782 942 222 153 9,78
20025 357 805 926 82,10
20036 661 288 052 24,33
20047 299 333 763 9,58
20058 305 601 786 13,79
20069 033 169 090 8,76
200712 449 203 701 37,82
200813 094 191 387 5,18
200914 136 206 463 7,96
201018 162 502 090 28,48
201119 452 431 944 7,10
201219 701 607 784 1,28
201319 660 724 262 -0,21
201419 499 337 340 -0,82
201519 320 213 869 -0,92
201618 102 794 842 -6,30
201718 145 467 492 0,24
2018*17 808 329 660 -1,86
2019*17 447 369 250 -2,03
2020*17 086 408 841 -2,07
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 7.46226436232534E11, coefficient de régression = -3.609604096E8. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 7 339 228 169,14. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3788 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (19 701 607 784) et c'est en 1962 qu'on enregistre la valeur la plus basse (466 666 655,6). Nous disposons des résultats pour 35 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 17 086 408 841. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure très linéaire (coefficient de corrélation = 0.93).

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: Pakistan.

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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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