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Précisions


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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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 (%) **
19805 606 923 077
19815 492 857 143 -2,03
19825 315 333 333 -3,23
19834 430 000 000 -16,66
19844 506 500 000 1,73
19854 533 052 632 0,59
19865 465 235 294 20,56
19877 551 769 231 38,18
19886 035 294 118 -20,08
19895 737 777 778 -4,93
19904 387 227 273 -23,54
19911 986 693 548 -54,72
19921 679 226 804 -15,48
19931 402 971 014 -16,45
19941 334 446 494 -4,88
19953 163 690 476 137,08
1996547 498 595 -82,69
19971 095 487 247 100,09
19982 193 535 560 100,23
19992 215 160 255 0,99
20002 216 172 938 0,05
20012 732 594 864 23,30
20023 112 806 933 13,91
20034 187 799 388 34,53
20045 480 286 966 30,86
20057 666 031 383 39,88
20069 433 014 814 23,05
200712 569 489 153 33,25
200817 966 422 375 42,94
200914 452 690 695 -19,56
201011 240 219 304 -22,23
201112 012 655 528 6,87
201211 460 840 999 -4,59
201311 783 998 371 2,82
201411 974 630 308 1,62
201510 548 798 458 -11,91
20169 889 196 833 -6,25
201710 784 500 144 9,05
201812 401 388 051 14,99

Faits saillants


Augmentation de 121% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6 579 338 958,77. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 121 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (17 966 422 375) et c'est en 1996 qu'on enregistre la valeur la plus basse (547 498 594,7). Nous disposons des résultats pour 39 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 10 920 164 225. 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 = 0.64 et coefficient de détermination = 0.41).

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: Bosnie-Herzégovine, Croatie, Macédoine, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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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