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Précisions


Épargne domestique brute ($ US courant)
Globalement, l'épargne domestique brute représente la différence entre le PIB et les dépenses de consommation finale (l'ensemble de la consommation dans un pays pendant une période donnée). D'une manière plus précise, il s'agit de la partie du revenu national disponible qui n'est pas affectée à la dépense de consommation finale, celle des ménages ou celle des gouvernements. L'épargne domestique brute correspond aussi à la somme des épargnes brutes des différents secteurs institutionnels. Cet indicateur tire son utilité du fait qu'il nous renseigne sur la capacité d'un pays à débloquer ses propres capitaux pour les investissements, autrement dit, la non dépendance vis-à-vis les capitaux étrangers.

Source: Banque mondiale

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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 (%) **
19902 640 483 382
19912 620 927 907 -0,74
1992920 481 198 -64,88
1993165 515 408 -82,02
1994-35 971 324 -121,73
199587 262 405 -342,59
19969 532 667 -89,08
1997512 045 169 5 271,48
1998215 171 966 -57,98
1999394 522 875 83,35
20001 077 633 955 173,15
20011 418 876 839 31,67
20021 540 012 343 8,54
20032 011 402 973 30,61
20042 715 884 807 35,02
20056 286 016 501 131,45
200611 405 753 302 81,45
200718 818 319 543 64,99
200828 368 305 745 50,75
200920 427 220 702 -27,99
201026 322 287 280 28,86
201134 699 632 772 31,83
201234 844 068 228 0,42
201335 460 803 059 1,77
201432 864 082 621 -7,32
201516 400 936 951 -50,09
201610 776 900 420 -34,29
201712 697 827 097 17,82
201817 202 529 412 35,48

Faits saillants


Augmentation de 551% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 11 133 395 545,07. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 551 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (35 460 803 059) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-35 971 323,6). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -21 826 190 111,7. 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 = 0.74 et coefficient de détermination = 0.55).

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: Géorgie.

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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