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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 (%) **
1960294 500 000
1961311 400 000 5,74
1962328 400 000 5,46
1963355 550 000 8,27
1964400 600 000 12,67
1965432 000 000 7,84
1966469 750 000 8,74
1967492 650 000 4,87
1968534 950 000 8,59
1969557 900 000 4,29
1970616 800 000 10,56
1971612 000 000 -0,78
1972666 500 000 8,91
1973746 500 000 12,00
1974887 000 000 18,82
19751 012 000 000 14,09
19761 149 000 000 13,54
19771 358 500 000 18,23
19782 590 512 502 90,69
19792 961 107 228 14,31
19803 497 669 263 18,12
19813 682 687 203 5,29
19823 965 482 923 7,68
19834 234 466 675 6,78
19844 593 305 780 8,47
19854 872 992 077 6,09
19865 301 457 074 8,79
19875 572 808 018 5,12
19885 128 730 446 -7,97
19894 890 508 676 -4,64
19904 250 263 247 -13,09
19913 921 588 410 -7,73
19924 197 924 644 7,05
19933 873 040 715 -7,74
19943 508 948 946 -9,40
19954 153 568 770 18,37
19964 117 355 169 -0,87
19974 433 104 722 7,67
19985 082 589 801 14,65
19995 235 583 422 3,01
20005 978 260 725 14,19
20016 595 842 120 10,33
20026 863 669 960 4,06
20037 226 889 224 5,29
20047 802 866 167 7,97
20058 787 515 057 12,62
200610 048 197 583 14,35
200711 586 519 199 15,31
200813 380 507 675 15,48
200914 087 026 832 5,28
201015 107 409 274 7,24
201116 480 333 214 9,09
201217 447 088 183 5,87
201318 126 495 287 3,89
201418 768 290 023 3,54
201519 128 254 225 1,92
201619 627 865 161 2,61
201720 738 115 686 5,66
201822 149 786 071 6,81

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6 190 214 023,05. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 7421 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (22 149 786 071) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (294 500 000). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 26 956 256 851. 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 = 0.89 et coefficient de détermination = 0.8).

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: Salvador, Guatemala, Nicaragua, Panama.

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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Profil du pays
Évolution démographique depuis 1960
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