24 juin 2019

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Pr�cisions

Taux d'int�r�t r�el (%)
Le taux d�int�r�t r�el correspond au co�t de l�emprunt ou encore au rendement des placements dans un pays pour une ann�e. Par opposition au taux d�int�r�t nominal, le taux d�int�r�t r�el tient compte de l�inflation et des primes de risques.

Source: Banque mondiale

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D�penses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)

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�pargne domestique brute ($ US courant)

�pargne domestique brute (% du PIB)

Facteur de conversion pour la parit� du pouvoir d'achat

Formation brute de capital fixe ($ US courant)

Indice des prix � la consommation (2010 = 100)

Indice des prix � la consommation (croissance annuelle en %)

In�galit� - part des revenus pour les 10% les plus pauvres

In�galit� - part des revenus pour les 10% les plus riches

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 1er quintile (les moins fortun�s)

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 2e quintile

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 3e quintile

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 4e quintile

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 5e quintile (les plus fortun�s)

In�galit�s des revenus (GINI)

Pauvret�, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)

PIB ($ US constant 2005)

PIB ($ US courant)

PIB (Parit� pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)

PIB (Parit� pouvoir d'achat) ($ international courant)

PIB par habitant ($ US constant 2005)

PIB par habitant (Parit� pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)

PIB par habitant (Parit� pouvoir d'achat) ($ international courant)

Taux d'int�r�t r�el (%)

Taux de change de la monnaie locale en dollars am�ricains ($ US)

Valeur ajout�e - agriculture (% du PIB)

Valeur ajout�e - fabrication (% du PIB)

Valeur ajout�e - Industrie (% du PIB)

Valeur ajout�e - Services (% du PIB)

Variations des inventaires ($ US)

Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1982	8,13
1983	11,65	43,30
1984	12,53	7,55
1985	14,40	14,92
1986	13,70	-4,86
1987	13,01	-5,04
1988	5,68	-56,34
1989	3,52	-38,03
1990	-6,37	-280,97
1991	-3,49	-45,21
1992	17,37	-597,71
1993	10,05	-42,14
1994	2,75	-72,64
1995	2,62	-4,73
1996	9,77	272,90
1997	13,06	33,67
1998	18,49	41,58
1999	20,99	13,52
2000	17,44	-16,91
2001	14,51	-16,80
2002	16,70	15,09
2003	14,23	-14,79
2004	12,61	-11,38
2005	10,77	-14,59
2006	11,47	6,50
2007	9,36	-18,40
2008	9,41	0,53
2009	10,95	16,37
2010	13,55	23,74
2011	9,97	-26,42
2012	14,36	44,03
2013	18,45	28,48
2014	12,88	-30,19
2015	12,83	-0,39
2016	15,33	19,49
2017	14,44	-5,81

Faits saillants

Augmentation de 78% en 35 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1982-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 11,31. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 78 %. C'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (20,99) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-6,37). Nous disposons des r�sultats pour 36 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 12,02. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu lin�aire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corr�lation = 0.34 et coefficient de d�termination = 0.11).

Consulter cette page pour acc�der � un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'ann�e.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Salvador, Guatemala, Nicaragua, Panama.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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