8 décembre 2019 Recherche  
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Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Cette donnée comprend trois éléments de base: la construction résidentielle (achat de maisons unifamiliales et habitations ayant plusieurs logements), la construction non résidentielle (mise en chantier d'usines, d'immeubles de bureaux et d'édifices commerciaux) et l'achat de machineries que l'on retrouve dans les différentes usines du pays.

Source: Banque mondiale

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Dépenses de consommation finale ($ US courant)
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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)
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 (%) **
19605 631 089 708
19615 961 473 849 5,87
19625 934 595 139 -0,45
19636 366 894 389 7,28
19647 151 976 705 12,33
19658 078 172 248 12,95
19668 811 737 037 9,08
19679 568 820 697 8,59
196810 626 049 950 11,05
196911 511 927 427 8,34
197013 007 055 661 12,99
197113 854 854 967 6,52
197215 649 532 710 12,95
197318 556 053 812 18,57
197425 338 246 131 36,55
197525 150 894 442 -0,74
197627 538 131 854 9,49
197728 454 920 853 3,33
197831 187 683 284 9,60
197935 993 411 337 15,41
198039 607 799 443 10,04
198150 231 046 093 26,82
198256 180 072 824 11,84
198347 065 044 455 -16,22
198450 384 894 041 7,05
198548 802 638 644 -3,14
198651 347 929 491 5,22
198752 930 121 758 3,08
198865 563 154 831 23,87
198986 060 581 386 31,26
199086 142 362 447 0,10
199180 087 120 320 -7,03
199274 345 151 119 -7,17
199373 306 632 940 -1,40
199477 360 083 016 5,53
199592 392 337 392 19,43
199696 918 816 388 4,90
1997104 721 000 000 8,05
1998100 553 000 000 -3,98
199998 873 919 037 -1,67
2000107 946 000 000 9,18
200188 084 683 911 -18,40
200296 159 480 954 9,17
2003121 847 000 000 26,71
2004163 688 000 000 34,34
2005187 920 000 000 14,80
2006207 978 000 000 10,67
2007234 257 000 000 12,64
2008297 935 000 000 27,18
2009256 355 000 000 -13,96
2010310 545 000 000 21,14
2011363 910 000 000 17,18
2012424 104 000 000 16,54
2013439 105 000 000 3,54
2014394 523 000 000 -10,15
2015354 010 000 000 -10,27
2016306 733 000 000 -13,35
2017318 597 000 000 3,87
2018346 172 000 000 8,66

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 114 696 888 094,37. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 6048 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (439 105 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 631 089 708). 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 159 075 537 169. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.76).

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: Papouasie-Nouvelle-G., Timor oriental.

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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