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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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Croissance annuelle du PIB (%)
Dépenses de consommation finale ($ US courant)
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 (%) **
19841 350 489 534
19851 365 198 182 1,09
19861 510 787 488 10,66
19871 545 825 025 2,32
19881 571 774 975 1,68
19891 659 124 975 5,56
19901 660 736 838 0,10
19911 287 582 611 -22,47
19921 218 994 125 -5,33
19931 641 562 844 34,67
19942 178 257 001 32,69
19952 522 368 079 15,80
19963 314 541 301 31,41
19972 447 593 797 -26,16
19982 684 992 194 9,70
19993 134 797 248 16,75
20003 216 796 289 2,62
20013 484 217 876 8,31
20023 972 822 134 14,02
20035 130 526 832 29,14
20046 352 358 416 23,81
20057 083 949 883 11,52
20067 841 920 871 10,70
20079 849 228 612 25,60
200812 040 547 663 22,25
200911 077 316 139 -8,00
201010 646 800 832 -3,89
201111 508 140 740 8,09
201210 941 409 960 -4,92
201311 633 425 697 6,32
201412 201 633 023 4,88
201510 453 817 457 -14,32
201610 939 770 293 4,65
201711 879 922 787 8,59
201813 677 932 515 15,13

Faits saillants


Augmentation de 913% en 34 ans


Pour l'ensemble de la période 1984-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 5 857 918 950,4. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 913 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (13 677 932 515) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 218 994 125). 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 14 442 375 831. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

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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