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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 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 (%) **
19709 744 832 955
197110 578 171 591 8,55
197211 716 576 136 10,76
197314 580 263 521 24,44
197418 158 127 273 24,54
197520 860 311 371 14,88
197622 242 729 478 6,63
197727 121 234 968 21,93
197833 143 284 787 22,20
197940 621 132 475 22,56
198043 234 892 886 6,43
198141 207 412 054 -4,69
198242 929 938 265 4,18
198339 772 803 019 -7,35
198437 689 916 566 -5,24
198537 390 684 925 -0,79
198643 927 874 148 17,48
198754 173 654 756 23,32
198861 647 276 243 13,80
198965 472 152 329 6,20
199082 285 966 251 25,68
199187 302 011 217 6,10
199297 853 595 638 12,09
199392 652 536 712 -5,32
199498 496 389 888 6,31
1995117 422 000 000 19,21
1996124 812 000 000 6,29
1997120 809 000 000 -3,21
1998122 041 000 000 1,02
1999120 754 000 000 -1,05
2000110 813 000 000 -8,23
2001115 587 000 000 4,31
2002131 331 000 000 13,62
2003169 063 000 000 28,73
2004200 054 000 000 18,33
2005213 532 000 000 6,74
2006230 544 000 000 7,97
2007271 847 000 000 17,92
2008312 263 000 000 14,87
2009301 757 000 000 -3,36
2010274 145 000 000 -9,15
2011263 822 000 000 -3,77
2012225 149 000 000 -14,66
2013218 781 000 000 -2,83
2014214 494 000 000 -1,96
2015176 405 000 000 -17,76
2016174 214 000 000 -1,24
2017179 752 000 000 3,18

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 115 087 391 232. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1745 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (312 263 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (9 744 832 955). 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 78 499 998 379. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.9 et coefficient de détermination = 0.82).

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: Turquie.

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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