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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 (%) **
197018 335 731 827
197120 898 552 668 13,98
197226 252 786 271 25,62
197334 008 045 436 29,54
197439 768 032 208 16,94
197548 914 733 904 23,00
197652 950 053 396 8,25
197762 862 652 335 18,72
197877 373 584 091 23,08
197990 617 776 142 17,12
198099 377 520 348 9,67
198185 018 974 359 -14,45
198275 199 248 896 -11,55
198371 351 410 730 -5,12
198467 224 731 081 -5,78
198569 806 004 212 3,84
198695 897 808 651 37,38
1987118 624 000 000 23,70
1988124 504 000 000 4,96
1989123 860 000 000 -0,52
1990154 338 000 000 24,61
1991160 867 000 000 4,23
1992178 114 000 000 10,72
1993170 145 000 000 -4,47
1994184 080 000 000 8,19
1995216 340 000 000 17,52
1996212 436 000 000 -1,80
1997189 270 000 000 -10,90
1998193 558 000 000 2,27
1999191 215 000 000 -1,21
2000175 055 000 000 -8,45
2001176 150 000 000 0,63
2002191 119 000 000 8,50
2003235 863 000 000 23,41
2004270 016 000 000 14,48
2005281 710 000 000 4,33
2006296 653 000 000 5,30
2007338 459 000 000 14,09
2008382 671 000 000 13,06
2009368 613 000 000 -3,67
2010365 133 000 000 -0,94
2011397 852 000 000 8,96
2012379 282 000 000 -4,67
2013398 949 000 000 5,19
2014403 455 000 000 1,13
2015341 373 000 000 -15,39
2016350 335 000 000 2,63
2017367 148 000 000 4,80
2018395 503 000 000 7,72

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 191 194 849 572,57. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2057 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (403 455 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (18 335 731 827). 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 344 318 771 512. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.93).

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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