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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 (%) **
19601 551 874 062
19611 324 710 379 -14,64
19621 150 255 241 -13,17
19631 382 784 426 20,22
19641 721 001 341 24,46
19651 836 736 458 6,72
19661 900 843 188 3,49
19672 017 859 281 6,16
19682 182 416 163 8,16
19692 524 446 118 15,67
19702 404 757 745 -4,74
19712 305 581 203 -4,12
19722 545 242 087 10,39
19733 045 537 909 19,66
19744 715 637 488 54,84
19756 393 201 645 35,57
19767 354 173 297 15,03
19778 528 523 233 15,97
19789 207 582 747 7,96
197910 982 660 648 19,28
198013 474 450 112 22,69
198116 326 063 062 21,16
198216 209 975 414 -0,71
198313 566 028 011 -16,31
198413 449 445 126 -0,86
198513 273 906 980 -1,31
198611 988 363 742 -9,68
198711 378 211 259 -5,09
198810 251 015 927 -9,91
198910 759 414 633 4,96
199011 428 569 399 6,22
199112 877 652 826 12,68
199213 366 034 017 3,79
199315 533 934 967 16,22
199418 605 633 817 19,77
199520 404 561 281 9,67
199620 466 505 253 0,30
199722 991 046 523 12,33
199823 397 216 608 1,77
199915 091 047 524 -35,50
200013 549 882 941 -10,21
200120 051 882 000 47,99
200223 606 958 000 17,73
200326 742 603 000 13,28
200429 770 074 000 11,32
200532 884 561 000 10,46
200635 842 793 000 9,00
200738 775 487 000 8,18
200845 298 051 000 16,82
200947 494 560 000 4,85
201053 193 172 000 12,00
201158 748 321 000 10,44
201264 735 024 000 10,19
201370 265 165 000 8,54
201474 555 251 000 6,11
201575 319 038 000 1,02
201674 486 286 000 -1,11
201777 675 205 000 4,28
201880 512 039 000 3,65

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 22 430 868 992. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 5088 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (80 512 039 000) et c'est en 1962 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 150 255 241). 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 91 689 804 712. 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 = 0.88 et coefficient de détermination = 0.77).

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: Colombie, Pérou.

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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