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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 (%)
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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 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)
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 (%) **
197067 135 509 331
197175 888 044 662 13,04
197286 436 120 315 13,90
197397 636 129 587 12,96
1974117 724 000 000 20,57
1975132 658 000 000 12,69
1976156 111 000 000 17,68
1977162 160 000 000 3,87
1978167 528 000 000 3,31
1979181 613 000 000 8,41
1980204 946 000 000 12,85
1981226 440 000 000 10,49
1982239 493 000 000 5,76
1983261 185 000 000 9,06
1984268 623 000 000 2,85
1985277 269 000 000 3,22
1986292 176 000 000 5,38
1987329 280 000 000 12,70
1988382 776 000 000 16,25
1989430 013 000 000 12,34
1990465 389 000 000 8,23
1991495 815 000 000 6,54
1992486 362 000 000 -1,91
1993470 335 000 000 -3,30
1994457 966 000 000 -2,63
1995467 771 000 000 2,14
1996484 846 000 000 3,65
1997500 591 000 000 3,25
1998485 809 000 000 -2,95
1999510 724 000 000 5,13
2000546 373 000 000 6,98
2001549 356 000 000 0,55
2002574 473 000 000 4,57
2003674 441 000 000 17,40
2004758 489 000 000 12,46
2005858 085 000 000 13,13
2006969 065 000 000 12,93
20071 083 750 000 000 11,83
20081 148 920 000 000 6,01
20091 090 290 000 000 -5,10
20101 265 960 000 000 16,11
20111 378 150 000 000 8,86
20121 406 510 000 000 2,06
20131 412 980 000 000 0,46
20141 368 930 000 000 -3,12
20151 221 660 000 000 -10,76
20161 215 120 000 000 -0,54
20171 297 450 000 000 6,78

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 579 222 933 077,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1833 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 412 980 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (67 135 509 331). Nous disposons des résultats pour 48 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 934 596 627 661. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.89).

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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