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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 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 (%) **
197015 466 010 748
197118 483 576 526 19,51
197222 686 505 538 22,74
197330 806 434 024 35,79
197435 969 588 259 16,76
197543 261 367 605 20,27
197646 342 836 974 7,12
197749 965 654 545 7,82
197869 121 386 969 38,34
197978 510 399 832 13,58
198083 350 303 754 6,16
198176 293 524 488 -8,47
198278 562 726 888 2,97
198379 605 019 961 1,33
198474 505 208 665 -6,41
198574 958 158 032 0,61
1986106 950 000 000 42,68
1987133 792 000 000 25,10
1988142 592 000 000 6,58
1989136 242 000 000 -4,45
1990172 401 000 000 26,54
1991179 404 000 000 4,06
1992191 361 000 000 6,66
1993185 581 000 000 -3,02
1994203 065 000 000 9,42
1995239 101 000 000 17,75
1996233 496 000 000 -2,34
1997202 649 000 000 -13,21
1998207 199 000 000 2,25
1999204 516 000 000 -1,29
2000188 153 000 000 -8,00
2001193 479 000 000 2,83
2002210 732 000 000 8,92
2003247 921 000 000 17,65
2004274 092 000 000 10,56
2005280 908 000 000 2,49
2006285 860 000 000 1,76
2007309 257 000 000 8,18
2008355 501 000 000 14,95
2009358 754 000 000 0,92
2010382 130 000 000 6,52
2011453 537 000 000 18,69
2012435 764 000 000 -3,92
2013450 282 000 000 3,33
2014461 509 000 000 2,49
2015443 458 000 000 -3,91
2016439 138 000 000 -0,97
2017446 440 000 000 1,66

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 200 690 682 112. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2787 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (461 509 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (15 466 010 748). 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 446 667 611 614. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.93).

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: Belgique, Allemagne, Luxembourg, Pays-Bas.

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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