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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 2005)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2005)
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 (%) **
1970109 148 000 000
1971124 562 000 000 14,12
1972144 991 000 000 16,40
1973162 763 000 000 12,26
1974182 347 000 000 12,03
1975218 690 000 000 19,93
1976206 996 000 000 -5,35
1977226 715 000 000 9,53
1978285 888 000 000 26,10
1979372 426 000 000 30,27
1980484 462 000 000 30,08
1981468 198 000 000 -3,36
1982445 381 000 000 -4,87
1983422 831 000 000 -5,06
1984397 562 000 000 -5,98
1985416 292 000 000 4,71
1986523 322 000 000 25,71
1987638 036 000 000 21,92
1988775 769 000 000 21,59
1989780 373 000 000 0,59
1990927 667 000 000 18,87
1991987 606 000 000 6,46
19921 037 850 000 000 5,09
1993935 593 000 000 -9,85
19941 000 600 000 000 6,95
19951 082 710 000 000 8,21
19961 140 970 000 000 5,38
19971 266 570 000 000 11,01
19981 346 340 000 000 6,30
19991 390 610 000 000 3,29
20001 374 020 000 000 -1,19
20011 369 330 000 000 -0,34
20021 503 720 000 000 9,81
20031 733 010 000 000 15,25
20042 053 210 000 000 18,48
20052 151 400 000 000 4,78
20062 283 740 000 000 6,15
20072 593 710 000 000 13,57
20082 482 170 000 000 -4,30
20092 091 140 000 000 -15,75
20102 119 710 000 000 1,37
20112 250 660 000 000 6,18
20122 292 020 000 000 1,84
20132 343 340 000 000 2,24
20142 559 870 000 000 9,24
20152 439 110 000 000 -4,72
20162 242 080 000 000 -8,08
20172 216 450 000 000 -1,14

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 179 207 453 013,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1931 %. C'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 593 710 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (109 148 000 000). Nous disposons des résultats pour 48 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 108 094 711 945. 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 = 0.94).

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, Finlande, Islande, Norvège, Suède.

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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