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Précisions


Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
Les dépenses publiques s'opposent aux dépenses effectuées par les ménages ou les individus. On y retrouve toutes les dépenses de salaires, d'achat d'équipements pour couvrir les différentes missions des administrations publiques. On exclut cependant les investissements en bâtiments ou en infrastructures qui appartiennent à la formation brute de capital fixe.

Source: Banque mondiale

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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 (%) **
1980400 371 451
1981501 595 745 25,28
1982620 478 723 23,70
1983676 861 702 9,09
1984803 723 670 18,74
1985831 914 894 3,51
1986830 850 798 -0,13
1987826 861 702 -0,48
1988902 127 660 9,10
1989948 669 947 5,16
19901 024 202 128 7,96
19911 079 787 234 5,43
19921 133 510 638 4,98
19931 158 244 681 2,18
19941 170 212 766 1,03
19951 219 414 894 4,20
19961 234 840 426 1,26
19971 236 968 085 0,17
19981 284 042 553 3,81
19991 378 191 489 7,33
20001 469 000 000 6,59
20011 549 329 255 5,47
20021 733 719 415 11,90
20031 917 718 883 10,61
20042 030 176 330 5,86
20052 244 684 574 10,57
20062 352 500 000 4,80
20072 629 281 915 11,77
20082 846 010 638 8,24
20093 206 382 979 12,66
20103 324 202 128 3,67
20113 981 515 957 19,77
20124 748 404 255 19,26
20135 060 611 702 6,57
20145 383 856 383 6,39
20155 491 382 979 2,00
20165 485 106 383 -0,11
20175 888 351 064 7,35
20186 621 377 660 12,45

Faits saillants


Très forte augmentation en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 236 576 489,85. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1554 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (6 621 377 660) et c'est en 1980 qu'on enregistre la valeur la plus basse (400 371 451,3). 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 8 182 396 109. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.82).

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: Koweït, Oman, Qatar, Arabie Saoudite, Yémen.

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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