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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 (%) **
196219 376 160 456
196314 985 585 096 -22,66
196419 434 576 526 29,69
196521 399 411 628 10,11
196622 272 856 091 4,08
196718 504 546 349 -16,92
196820 416 857 849 10,33
196923 757 715 275 16,36
197023 591 580 209 -0,70
197125 465 199 608 7,94
197226 309 749 589 3,32
197340 565 554 072 54,18
197455 867 666 354 37,72
197537 081 352 154 -33,63
197633 780 449 869 -8,90
197737 911 999 742 12,23
197840 255 409 216 6,18
197951 220 430 881 27,24
198058 617 235 879 14,44
198161 178 949 170 4,37
198263 800 156 038 4,28
198378 812 915 074 23,53
198461 061 001 543 -22,52
198568 035 001 719 11,42
198689 524 443 087 31,59
198789 049 048 326 -0,53
198898 492 044 685 10,60
198959 781 714 320 -39,30
1990113 470 000 000 89,81
1991158 921 000 000 40,06
1992194 086 000 000 22,13
1993195 824 000 000 0,90
1994213 955 000 000 9,26
1995211 354 000 000 -1,22
1996220 510 000 000 4,33
1997238 353 000 000 8,09
1998243 787 000 000 2,28
1999237 778 000 000 -2,46
2000236 219 000 000 -0,66
2001223 202 000 000 -5,51
200272 446 391 953 -67,54
200395 225 639 005 31,44
2004124 228 000 000 30,46
2005149 393 000 000 20,26
2006176 045 000 000 17,84
2007217 145 000 000 23,35
2008277 344 000 000 27,72
2009262 659 000 000 -5,29
2010336 351 000 000 28,06
2011423 650 000 000 25,95
2012445 242 000 000 5,10
2013457 043 000 000 2,65
2014433 335 000 000 -5,19
2015499 614 000 000 15,30
2016464 850 000 000 -6,96
2017539 740 000 000 16,11
2018420 946 000 000 -22,01

Faits saillants


Très forte augmentation en 56 ans


Pour l'ensemble de la période 1962-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 160 408 168 807,3. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2072 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (539 740 000 000) et c'est en 1963 qu'on enregistre la valeur la plus basse (14 985 585 096). Nous disposons des résultats pour 57 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 497 474 009 888. 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 = 0.88 et coefficient de détermination = 0.77).

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: Chili, Paraguay, Uruguay.

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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Évolution démographique depuis 1960
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