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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 (%)
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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 (%) **
1970155 152 000 000
1971182 894 000 000 17,88
1972222 287 000 000 21,54
1973296 213 000 000 33,26
1974336 320 000 000 13,54
1975388 098 000 000 15,40
1976407 871 000 000 5,09
1977472 756 000 000 15,91
1978579 499 000 000 22,58
1979691 654 000 000 19,35
1980757 522 000 000 9,52
1981646 945 000 000 -14,60
1982624 506 000 000 -3,47
1983618 658 000 000 -0,94
1984579 149 000 000 -6,39
1985579 983 000 000 0,14
1986811 754 000 000 39,96
19871 015 450 000 000 25,09
19881 085 720 000 000 6,92
19891 071 810 000 000 -1,28
19901 336 580 000 000 24,70
19911 396 390 000 000 4,47
19921 603 820 000 000 14,85
19931 574 440 000 000 -1,83
19941 664 960 000 000 5,75
19951 946 230 000 000 16,89
19961 898 490 000 000 -2,45
19971 671 080 000 000 -11,98
19981 673 660 000 000 0,15
19991 655 390 000 000 -1,09
20001 464 040 000 000 -11,56
20011 466 110 000 000 0,14
20021 550 920 000 000 5,78
20031 891 790 000 000 21,98
20042 105 780 000 000 11,31
20052 143 300 000 000 1,78
20062 214 620 000 000 3,33
20072 458 120 000 000 11,00
20082 703 530 000 000 9,98
20092 597 010 000 000 -3,94
20102 536 120 000 000 -2,34
20112 750 520 000 000 8,45
20122 616 720 000 000 -4,86
20132 769 240 000 000 5,83
20142 835 700 000 000 2,40
20152 434 330 000 000 -14,15
20162 510 760 000 000 3,14
20172 638 400 000 000 5,08
20182 843 860 000 000 7,79

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 479 105 116 536,16. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1733 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 843 860 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (155 152 000 000). Nous disposons des résultats pour 49 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 633 405 043 585. 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 = 0.95).

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, Luxembourg, Pays-Bas, Suisse.

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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