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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 (%) **
197010 651 480 286
197112 422 926 369 16,63
197215 172 431 157 22,13
197320 296 424 555 33,77
197424 362 060 144 20,03
197529 410 477 285 20,72
197631 918 579 888 8,53
197738 658 675 131 21,12
197845 784 318 109 18,43
197954 189 754 709 18,36
198060 713 814 188 12,04
198153 576 120 442 -11,76
198254 166 552 634 1,10
198355 688 392 600 2,81
198451 780 269 101 -7,02
198552 919 495 411 2,20
198674 951 989 184 41,63
198793 792 272 094 25,14
198899 719 460 715 6,32
198998 675 790 744 -1,05
1990122 942 000 000 24,59
1991127 819 000 000 3,97
1992145 479 000 000 13,82
1993143 402 000 000 -1,43
1994152 935 000 000 6,65
1995179 641 000 000 17,46
1996178 113 000 000 -0,85
1997158 238 000 000 -11,16
1998161 201 000 000 1,87
1999159 578 000 000 -1,01
2000143 834 000 000 -9,87
2001144 229 000 000 0,27
2002154 440 000 000 7,08
2003191 203 000 000 23,80
2004218 918 000 000 14,50
2005231 154 000 000 5,59
2006243 510 000 000 5,35
2007275 040 000 000 12,95
2008305 928 000 000 11,23
2009296 791 000 000 -2,99
2010289 979 000 000 -2,30
2011315 909 000 000 8,94
2012300 193 000 000 -4,97
2013316 439 000 000 5,41
2014323 538 000 000 2,24
2015276 602 000 000 -14,51
2016283 879 000 000 2,63
2017298 239 000 000 5,06
2018322 896 000 000 8,27

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 151 855 517 758,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2931 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (323 538 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (10 651 480 286). Nous disposons des résultats pour 49 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 293 736 488 570. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.94).

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: Allemagne, Luxembourg, Pays-Bas, Suisse.

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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