3 juin 2020 Recherche  
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Précisions


Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Cette donnée comprend trois éléments de base: la construction résidentielle (achat de maisons unifamiliales et habitations ayant plusieurs logements), la construction non résidentielle (mise en chantier d'usines, d'immeubles de bureaux et d'édifices commerciaux) et l'achat de machineries que l'on retrouve dans les différentes usines du pays.

Source: Banque mondiale

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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 (%) **
197596 267 321
1976121 291 225 25,99
1977216 419 335 78,43
1978324 324 050 49,86
1979449 147 305 38,49
1980736 710 448 64,02
1981657 465 969 -10,76
1982641 936 991 -2,36
1983600 576 307 -6,44
1984702 690 030 17,00
1985660 812 284 -5,96
1986741 359 322 12,19
1987869 700 974 17,31
19881 052 172 647 20,98
19891 256 479 172 19,42
19901 375 850 704 9,50
19911 402 692 803 1,95
19921 772 980 313 26,40
19931 491 655 359 -15,87
19941 528 588 095 2,48
19952 503 376 455 63,77
19962 409 770 389 -3,74
19972 344 434 436 -2,71
19982 017 093 891 -13,96
19992 240 030 205 11,05
20002 005 549 482 -10,47
20011 977 931 694 -1,38
20022 392 225 000 20,95
20032 951 107 588 23,36
20043 575 942 500 21,17
20053 968 066 161 10,97
20065 033 803 789 26,86
20076 123 542 294 21,65
20087 569 017 138 23,61
20096 081 418 450 -19,65
20105 777 499 669 -5,00
20115 247 447 105 -9,17
20123 872 969 292 -26,19
20133 373 623 323 -12,89
20142 976 985 519 -11,76
20152 501 172 750 -15,98
20163 715 215 851 48,54
20174 779 635 111 28,65
20184 773 516 769 -0,13

Faits saillants


Très forte augmentation en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 429 783 991,64. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4859 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 569 017 138) et c'est en 1975 qu'on enregistre la valeur la plus basse (96 267 321,21). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 7 383 944 865. 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 = 0.84 et coefficient de détermination = 0.71).

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: Turquie.

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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