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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 (%) **
197068 244 808 116
197177 093 483 858 12,97
197287 874 532 781 13,98
197399 246 075 392 12,94
1974119 651 000 000 20,56
1975134 727 000 000 12,60
1976158 085 000 000 17,34
1977163 887 000 000 3,67
1978169 086 000 000 3,17
1979183 261 000 000 8,38
1980206 358 000 000 12,60
1981227 784 000 000 10,38
1982240 963 000 000 5,79
1983262 864 000 000 9,09
1984270 317 000 000 2,84
1985278 953 000 000 3,19
1986294 001 000 000 5,39
1987331 370 000 000 12,71
1988385 080 000 000 16,21
1989432 436 000 000 12,30
1990467 783 000 000 8,17
1991498 112 000 000 6,48
1992488 425 000 000 -1,94
1993472 256 000 000 -3,31
1994459 789 000 000 -2,64
1995469 605 000 000 2,13
1996486 805 000 000 3,66
1997502 668 000 000 3,26
1998487 794 000 000 -2,96
1999512 841 000 000 5,13
2000548 627 000 000 6,98
2001551 597 000 000 0,54
2002576 797 000 000 4,57
2003677 162 000 000 17,40
2004761 498 000 000 12,45
2005861 313 000 000 13,11
2006972 377 000 000 12,89
20071 087 060 000 000 11,79
20081 152 240 000 000 6,00
20091 093 270 000 000 -5,12
20101 269 280 000 000 16,10
20111 382 080 000 000 8,89
20121 409 900 000 000 2,01
20131 416 210 000 000 0,45
20141 374 060 000 000 -2,98
20151 224 870 000 000 -10,86
20161 217 600 000 000 -0,59
20171 299 730 000 000 6,75
20181 353 890 000 000 4,17

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 597 284 099 970,61. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1884 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 416 210 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (68 244 808 116). 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 1 167 317 040 840. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

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: États-Unis.

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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