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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 (%) **
199520 471 932 891
199620 462 969 864 -0,04
199720 791 573 867 1,61
199821 664 441 476 4,20
199919 829 974 925 -8,47
200018 050 008 620 -8,98
200118 959 516 720 5,04
200222 046 417 422 16,28
200327 537 110 405 24,91
200432 628 566 121 18,49
200535 514 773 294 8,85
200638 792 084 409 9,23
200746 589 210 143 20,10
200853 977 609 894 15,86
200949 312 895 205 -8,64
201047 274 847 962 -4,13
201149 792 194 043 5,32
201245 437 523 027 -8,75
201346 587 326 062 2,53
201445 742 429 397 -1,81
201538 417 692 195 -16,01
201639 479 446 557 2,76
201742 417 437 784 7,44

Faits saillants


Augmentation de 107% en 22 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 34 859 912 325,57. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 107 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (53 977 609 894) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (18 050 008 620). Nous disposons des résultats pour 23 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 29 889 005 158. 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 = 0.67).

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, 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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Évolution des températures depuis 1960
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