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Indice des prix à la consommation (croissance annuelle en %). Ou taux d'inflation. La croissance de l'indice des prix à la consommation (IPC) mesure la variation annuelle en pourcentage de ce dernier afin de déterminer le taux d'inflation. Ce taux reflète le changement subi par les prix payés par le consommateur moyen pendant une période donnée lors de ses achats de biens et services. Évidemment, le panier de biens et services sur lequel on base les calculs change avec le temps dû aux changements des habitudes de consommation. Une croissance de l'IPC, sans croissance des revenus, conduit à une diminution du pouvoir d'achat. Inversement, une diminution de l'IPC ou son maintien, alors que les revenus sont à la hausse conduit à une augmentation du pouvoir d'achat des ménages.
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) |
| Dette totale du gouvernement central (% du PIB) |
| 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 %) |
| Inégalités des revenus (GINI) |
| PIB ($US constant 2005) |
| PIB ($US courant) |
| PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011) |
| PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant) |
| PIB par habitant ($US constant 2005) |
| PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011) |
| PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant) |
| Prix de l'or |
| Taux d'intérêt réel (%) |
| Taux de change de la monnaie locale en dollars américains (USD) |
| Variations des inventaires |
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| Années | Valeurs | Variations (%) ** |
| 1987 | 9,87 |
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| 1988 | 7,41 |
-24,92 |
| 1989 | 6,05 |
-18,35 |
| 1990 | 6,13 |
1,32 |
| 1991 | 6,36 |
3,75 |
| 1992 | 3,63 |
-42,92 |
| 1993 | 3,01 |
-17,08 |
| 1994 | 5,31 |
76,41 |
| 1995 | 10,30 |
93,97 |
| 1996 | 2,38 |
-76,89 |
| 1997 | 5,31 |
123,11 |
| 1998 | 8,40 |
58,19 |
| 1999 | 6,11 |
-27,26 |
| 2000 | 2,21 |
-63,83 |
| 2001 | 2,01 |
-9,05 |
| 2002 | 3,33 |
65,67 |
| 2003 | 5,67 |
70,27 |
| 2004 | 7,59 |
33,86 |
| 2005 | 7,05 |
-7,11 |
| 2006 | 6,77 |
-3,97 |
| 2007 | 9,11 |
34,56 |
| 2008 | 8,90 |
-2,31 |
| 2009 | 5,42 |
-39,10 |
| 2010 | 8,13 |
50,00 |
| 2011 | 10,70 |
31,61 |
| 2012 | 6,22 |
-41,87 |
| 2013 | 7,53 |
21,06 |
| 2014 | 6,99 |
-7,17 |
| 2015 | 6,19 |
-11,44 |
| 2016 | 5,51 |
-10,99 |
| 2017* | 4,54 |
-17,60 |
| 2018* | 3,78 |
-16,74 |
| 2019* | 3,02 |
-20,11 |
| 2020* | 2,26 |
-25,17 |
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 1535.548, coefficient de régression = -0.759. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives. |
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Diminution de 44% en 29 ans
Pour l'ensemble de la période 1987-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 6,32. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 44 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (10,7) et c'est en 2001 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2,01). Nous disposons des résultats pour 30 années.
Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 2,26. Cette prévision présente un niveau de fiabilité faible puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure assez peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.16).
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:
Sri Lanka,
Inde,
Népal.
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).
Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.
Accès au code R des statistiques ici utilisées
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