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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 (%) **
197030 068 071 072
197134 365 915 689 14,29
197243 276 282 682 25,93
197357 312 206 168 32,43
197471 917 981 252 25,48
197585 659 355 072 19,11
197691 112 455 608 6,37
1977101 257 000 000 11,13
1978121 662 000 000 20,15
1979164 908 000 000 35,55
1980183 220 000 000 11,10
1981162 501 000 000 -11,31
1982156 759 000 000 -3,53
1983136 398 000 000 -12,99
1984134 482 000 000 -1,40
1985141 269 000 000 5,05
1986193 920 000 000 37,27
1987247 566 000 000 27,66
1988288 664 000 000 16,60
1989321 503 000 000 11,38
1990415 163 000 000 29,13
1991450 116 000 000 8,42
1992501 971 000 000 11,52
1993420 191 000 000 -16,29
1994420 291 000 000 0,02
1995481 757 000 000 14,62
1996500 039 000 000 3,79
1997455 068 000 000 -8,99
1998473 260 000 000 4,00
1999484 512 000 000 2,38
2000455 042 000 000 -6,08
2001474 344 000 000 4,24
2002529 762 000 000 11,68
2003674 639 000 000 27,35
2004803 256 000 000 19,06
2005867 770 000 000 8,03
2006943 598 000 000 8,74
20071 104 410 000 000 17,04
20081 234 920 000 000 11,82
20091 148 090 000 000 -7,03
20101 113 170 000 000 -3,04
20111 165 730 000 000 4,72
20121 049 270 000 000 -9,99
20131 062 700 000 000 1,28
20141 075 620 000 000 1,22
2015925 999 000 000 -13,91
2016945 563 000 000 2,11
2017998 636 000 000 5,61
20181 085 610 000 000 8,71

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 510 782 005 624,16. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3511 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 234 920 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (30 068 071 072). 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 989 403 385 817. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.89).

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: Italie, Portugal.

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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