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Précisions


Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
Les dépenses publiques s'opposent aux dépenses effectuées par les ménages ou les individus. On y retrouve toutes les dépenses de salaires, d'achat d'équipements pour couvrir les différentes missions des administrations publiques. On exclut cependant les investissements en bâtiments ou en infrastructures qui appartiennent à la formation brute de capital fixe.

Source: Banque mondiale

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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 (%) **
197585 592 101
197694 030 900 9,86
1977102 825 252 9,35
1978126 189 484 22,72
1979164 721 437 30,53
1980294 400 829 78,73
1981305 022 315 3,61
1982320 441 800 5,06
1983326 705 895 1,95
1984321 448 754 -1,61
1985341 884 261 6,36
1986436 127 797 27,57
1987615 387 820 41,10
1988712 810 540 15,83
1989729 340 237 2,32
1990969 374 264 32,91
19911 065 071 338 9,87
19921 315 868 188 23,55
19931 111 899 058 -15,50
19941 236 905 357 11,24
19951 233 247 089 -0,30
19961 316 562 108 6,76
19971 412 086 659 7,26
19981 646 380 090 16,59
19991 685 976 268 2,41
20001 506 503 299 -10,65
20011 657 012 750 9,99
20021 896 826 923 14,47
20032 605 662 514 37,37
20042 871 250 000 10,19
20053 044 024 375 6,02
20063 392 046 167 11,43
20073 941 554 886 16,20
20084 748 059 177 20,46
20094 871 631 009 2,60
20104 713 907 285 -3,24
20115 198 081 735 10,27
20124 645 637 929 -10,63
20134 360 329 262 -6,14
20143 839 591 349 -11,94
20153 175 446 379 -17,30
20163 129 756 637 -1,44
20173 345 052 964 6,88
20183 705 323 418 10,77

Faits saillants


Très forte augmentation en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 923 136 302. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4229 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (5 198 081 735) et c'est en 1975 qu'on enregistre la valeur la plus basse (85 592 100,86). 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 2 288 549 942. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.83).

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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