20 octobre 2019 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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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 (%) **
197011 056 271 452
197111 497 669 940 3,99
197215 270 612 218 32,81
197321 512 219 874 40,87
197428 159 955 581 30,90
197531 384 987 246 11,45
197630 562 003 233 -2,62
197732 789 856 736 7,29
197837 648 243 056 14,82
197947 908 316 807 27,25
198053 147 518 218 10,94
198146 060 767 345 -13,33
198244 064 165 834 -4,33
198337 383 119 258 -15,16
198434 492 543 987 -7,73
198537 210 028 571 7,88
198653 099 415 825 42,70
198771 286 488 074 34,25
198890 997 825 168 27,65
1989106 089 000 000 16,58
1990138 591 000 000 30,64
1991144 828 000 000 4,50
1992145 736 000 000 0,63
1993111 503 000 000 -23,49
1994111 866 000 000 0,33
1995134 980 000 000 20,66
1996139 790 000 000 3,56
1997131 045 000 000 -6,26
1998144 411 000 000 10,20
1999157 504 000 000 9,07
2000155 664 000 000 -1,17
2001164 203 000 000 5,49
2002187 737 000 000 14,33
2003250 787 000 000 33,58
2004305 077 000 000 21,65
2005345 930 000 000 13,39
2006392 681 000 000 13,51
2007459 283 000 000 16,96
2008477 609 000 000 3,99
2009364 683 000 000 -23,64
2010329 764 000 000 -9,58
2011319 570 000 000 -3,09
2012264 475 000 000 -17,24
2013255 419 000 000 -3,42
2014265 698 000 000 4,02
2015238 154 000 000 -10,37
2016246 817 000 000 3,64
2017269 273 000 000 9,10
2018302 615 000 000 12,38

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 159 128 858 122,45. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2637 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (477 609 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (11 056 271 452). 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 332 310 171 453. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.76).

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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