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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 (%) **
196012 190 115 073
196111 992 000 784 -1,63
196216 282 880 590 35,78
196318 604 727 521 14,26
196417 115 832 349 -8,00
196516 951 827 614 -0,96
196621 453 709 340 26,56
196725 416 088 595 18,47
196827 673 985 822 8,88
196929 061 029 039 5,01
197033 810 560 993 16,34
197139 662 117 474 17,31
197247 073 605 518 18,69
197361 826 422 207 31,34
197484 615 479 016 36,86
197595 414 734 766 12,76
1976121 044 000 000 26,86
1977138 464 000 000 14,39
1978157 058 000 000 13,43
1979178 372 000 000 13,57
1980185 450 000 000 3,97
1981203 719 000 000 9,85
1982224 138 000 000 10,02
1983164 482 000 000 -26,62
1984164 369 000 000 -0,07
1985168 649 000 000 2,60
1986210 340 000 000 24,72
1987218 881 000 000 4,06
1988238 170 000 000 8,81
1989296 337 000 000 24,42
1990363 080 000 000 22,52
1991479 080 000 000 31,95
1992314 800 000 000 -34,29
1993340 373 000 000 8,12
1994429 798 000 000 26,27
1995651 097 000 000 51,49
1996722 082 000 000 10,90
1997749 350 000 000 3,78
1998727 366 000 000 -2,93
1999506 260 000 000 -30,40
2000546 362 000 000 7,92
2001466 802 000 000 -14,56
2002415 046 000 000 -11,09
2003451 804 000 000 8,86
2004526 579 000 000 16,55
2005707 903 000 000 34,43
2006880 315 000 000 24,36
20071 101 150 000 000 25,09
20081 332 410 000 000 21,00
20091 360 410 000 000 2,10
20101 750 300 000 000 28,66
20112 065 310 000 000 18,00
20121 970 720 000 000 -4,58
20131 993 270 000 000 1,14
20142 016 690 000 000 1,17
20151 509 200 000 000 -25,16
20161 520 110 000 000 0,72
20171 724 240 000 000 13,43
20181 570 550 000 000 -8,91

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 549 509 751 669,15. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 12784 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 065 310 000 000) et c'est en 1961 qu'on enregistre la valeur la plus basse (11 992 000 784). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 913 475 403 464. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.75).

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: Chili, Paraguay, Uruguay.

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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