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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 (%) **
19707 784 897 225
19718 593 803 211 10,39
197210 193 249 211 18,61
197313 157 839 894 29,08
197416 408 454 545 24,70
197520 557 426 701 25,29
197622 701 129 097 10,43
197724 183 083 960 6,53
197826 046 493 430 7,71
197931 283 453 671 20,11
198037 341 408 989 19,36
198136 799 393 772 -1,45
198237 615 640 804 2,22
198336 396 242 528 -3,24
198437 421 844 084 2,82
198540 117 037 606 7,20
198653 027 210 884 32,18
198766 396 591 370 25,21
198876 813 077 470 15,69
198982 959 678 537 8,00
1990100 361 000 000 20,98
199198 547 272 460 -1,81
199288 123 174 940 -10,58
199368 878 942 438 -21,84
199477 451 337 507 12,45
199597 805 010 893 26,28
199697 406 161 015 -0,41
199790 618 485 855 -6,97
199893 373 386 738 3,04
199993 468 996 378 0,10
200084 877 464 529 -9,19
200187 383 445 190 2,95
200296 398 456 616 10,32
2003121 453 000 000 25,99
2004139 328 000 000 14,72
2005145 773 000 000 4,63
2006154 653 000 000 6,09
2007177 918 000 000 15,04
2008202 266 000 000 13,68
2009193 181 000 000 -4,49
2010191 052 000 000 -1,10
2011211 665 000 000 10,79
2012202 738 000 000 -4,22
2013214 547 000 000 5,82
2014218 043 000 000 1,63
2015185 282 000 000 -15,03
2016188 653 000 000 1,82
2017194 943 000 000 3,33
2018209 975 000 000 7,71

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 98 203 288 043,1. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2597 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (218 043 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (7 784 897 225). 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 177 807 275 739. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

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: Irlande, Islande, Norvège, Suède, Royaume-Uni.

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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