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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 (%) **
19603 656 117 233
19614 101 704 730 12,19
19624 821 067 390 17,54
19634 968 095 942 3,05
19645 190 017 067 4,47
19655 077 129 303 -2,18
19665 836 005 352 14,95
19675 788 496 880 -0,81
19685 939 127 675 2,60
19696 914 298 059 16,42
19707 565 831 969 9,42
19719 417 944 892 24,48
197210 825 503 421 14,95
197315 816 512 078 46,10
197412 671 791 683 -19,88
19756 773 785 029 -46,54
19768 572 399 501 26,55
197712 200 416 498 42,32
197813 676 506 094 12,10
197918 542 093 234 35,58
198024 140 937 467 30,20
198130 432 504 893 26,06
198223 033 758 903 -24,31
198317 506 786 651 -24,00
198416 324 486 340 -6,75
198514 129 928 209 -13,44
198614 745 686 697 4,36
198716 666 367 099 13,03
198818 299 369 007 9,80
198920 985 591 947 14,68
199023 715 443 094 13,01
199127 610 373 365 16,42
199234 393 549 729 24,57
199337 437 047 138 8,85
199442 519 764 030 13,58
199553 165 610 536 25,04
199657 458 366 528 8,07
199763 057 199 141 9,74
199862 272 192 102 -1,24
199957 842 608 851 -7,11
200059 279 944 212 2,48
200153 929 893 590 -9,03
200252 618 364 648 -2,43
200355 943 767 471 6,32
200469 794 484 576 24,76
200585 407 621 250 22,37
2006100 136 000 000 17,24
2007113 580 000 000 13,43
2008127 766 000 000 12,49
2009122 737 000 000 -3,94
2010153 924 000 000 25,41
2011181 720 000 000 18,06
2012196 545 000 000 8,16
2013208 646 000 000 6,16
2014197 516 000 000 -5,33
2015186 437 000 000 -5,61
2016193 187 000 000 3,62
2017213 941 000 000 10,74
2018230 231 000 000 7,61

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 58 092 076 231,59. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 6197 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (230 231 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 656 117 233). 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 249 493 712 935. 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 = 0.86 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: Brésil, 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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Profil du pays
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