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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 (%) **
196037 882 849 947
196140 421 642 700 6,70
196240 039 808 270 -0,94
196341 201 559 834 2,90
196443 813 469 819 6,34
196547 063 124 543 7,42
196650 828 661 955 8,00
196751 819 806 646 1,95
196851 551 710 131 -0,52
196955 219 757 901 7,12
197059 294 012 511 7,38
197163 282 963 685 6,73
197273 239 499 354 15,73
197388 031 567 307 20,20
197492 270 038 752 4,81
1975101 484 000 000 9,99
1976101 447 000 000 -0,04
1977110 765 000 000 9,19
197890 767 640 317 -18,05
1979112 098 000 000 23,50
1980123 619 000 000 10,28
1981130 052 000 000 5,20
1982136 473 000 000 4,94
1983155 540 000 000 13,97
1984170 873 000 000 9,86
1985201 291 000 000 17,80
1986194 985 000 000 -3,13
1987171 271 000 000 -12,16
1988193 890 000 000 13,21
1989223 347 000 000 15,19
1990229 473 000 000 2,74
1991237 180 000 000 3,36
1992254 711 000 000 7,39
1993259 268 000 000 1,79
1994328 034 000 000 26,52
1995433 472 000 000 32,14
1996518 231 000 000 19,55
1997573 098 000 000 10,59
1998621 570 000 000 8,46
1999683 977 000 000 10,04
2000769 082 000 000 12,44
2001828 148 000 000 7,68
2002894 867 000 000 8,06
2003960 651 000 000 7,35
20041 076 330 000 000 12,04
20051 238 030 000 000 15,02
20061 438 890 000 000 16,22
20071 790 730 000 000 24,45
20082 266 130 000 000 26,55
20092 528 450 000 000 11,58
20102 939 280 000 000 16,25
20113 730 130 000 000 26,91
20124 294 990 000 000 15,14
20134 847 440 000 000 12,86
20145 344 150 000 000 10,25
20155 817 210 000 000 8,85
20166 018 660 000 000 3,46
20176 467 890 000 000 7,46

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 042 136 813 073,66. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 16973 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (6 467 890 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (37 882 849 947). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 9 920 422 591 420. 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 = 0.76 et coefficient de détermination = 0.57).

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: Corée du Nord, Corée du Sud, Mongolie, Taiwan.

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
Évolution démographique depuis 1960
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Évolution des températures depuis 1960
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Liste des dirigeants politiques depuis 1945
   

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