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Précisions


Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
Les dépenses publiques s'opposent aux dépenses effectuées par les ménages ou les individus. On y retrouve toutes les dépenses de salaires, d'achat d'équipements pour couvrir les différentes missions des administrations publiques. On exclut cependant les investissements en bâtiments ou en infrastructures qui appartiennent à la formation brute de capital fixe.

Source: Banque mondiale

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Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
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 (%) **
1984181 118 883
1985182 867 123 0,97
1986201 624 988 10,26
1987208 000 000 3,16
1988201 124 988 -3,31
1989205 750 000 2,30
1990389 249 988 89,19
1991251 527 785 -35,38
1992139 619 502 -44,49
1993173 511 336 24,27
1994275 059 101 58,53
1995330 850 354 20,28
1996302 481 366 -8,57
1997235 969 734 -21,99
1998276 094 734 17,00
1999355 118 537 28,62
2000337 331 815 -5,01
2001416 760 685 23,55
2002492 859 483 18,26
2003622 787 591 26,36
2004805 106 330 29,27
2005888 245 755 10,33
2006936 515 452 5,43
20071 118 710 155 19,45
20081 336 950 054 19,51
20091 338 043 402 0,08
20101 330 733 602 -0,55
20111 414 665 048 6,31
20121 336 057 997 -5,56
20131 408 648 067 5,43
20141 514 881 512 7,54
20151 265 160 431 -16,48
20161 336 693 225 5,65
20171 493 034 491 11,70
20181 682 870 972 12,71

Faits saillants


Augmentation de 829% en 34 ans


Pour l'ensemble de la période 1984-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 713 886 410,97. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 829 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 682 870 972) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (139 619 502,2). Nous disposons des résultats pour 35 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 824 000 677. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.93 et coefficient de détermination = 0.87).

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: Bulgarie, Croatie, Macédoine, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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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