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
Autres statistiques sur le même thème |
| 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) |
|
| Années | Valeurs | Variations (%) ** |
| 1995 | 20 471 932 897 |
|
| 1996 | 20 462 969 858 |
-0,04 |
| 1997 | 20 791 573 873 |
1,61 |
| 1998 | 21 664 441 469 |
4,20 |
| 1999 | 19 829 974 929 |
-8,47 |
| 2000 | 18 050 008 626 |
-8,98 |
| 2001 | 18 959 516 718 |
5,04 |
| 2002 | 22 046 417 419 |
16,28 |
| 2003 | 27 537 110 410 |
24,91 |
| 2004 | 32 628 566 114 |
18,49 |
| 2005 | 35 514 773 297 |
8,85 |
| 2006 | 38 814 685 099 |
9,29 |
| 2007 | 46 610 926 000 |
20,09 |
| 2008 | 53 992 928 907 |
15,84 |
| 2009 | 49 332 514 598 |
-8,63 |
| 2010 | 47 292 045 071 |
-4,14 |
| 2011 | 49 788 467 018 |
5,28 |
| 2012 | 45 437 523 033 |
-8,74 |
| 2013 | 46 595 492 261 |
2,55 |
| 2014 | 45 751 182 857 |
-1,81 |
| 2015 | 38 440 098 727 |
-15,98 |
| 2016 | 39 466 104 981 |
2,67 |
| 2017 | 42 408 472 478 |
7,46 |
| 2018 | 46 969 517 614 |
10,76 |
|
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Augmentation de 129% en 23 ans
Pour l'ensemble de la période 1995-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 35 369 051 818,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 129 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (53 992 928 907) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (18 050 008 626). Nous disposons des résultats pour 24 années.
Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 41 335 980 890. 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 = 0.82 et coefficient de détermination = 0.68).
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:
Bosnie-Herzégovine,
Bulgarie,
Macédoine du Nord,
Monténégro,
Roumanie,
Slovénie,
Serbie,
Kosovo.
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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