20 juillet 2019 Recherche  
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Précisions


Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
Les dépenses publiques s'opposent aux dépenses effectuées par les ménages ou les individus. On y retrouve toutes les dépenses de salaires, d'achat d'équipements pour couvrir les différentes missions des administrations publiques. On exclut cependant les investissements en bâtiments ou en infrastructures qui appartiennent à la formation brute de capital fixe.

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 (%) **
19918 646 064 444
19929 957 102 432 15,16
199311 107 159 018 11,55
199410 978 109 033 -1,16
199510 599 872 571 -3,45
199610 072 507 300 -4,98
199710 025 847 319 -0,46
199810 159 695 562 1,34
199910 361 680 451 1,99
20009 943 153 145 -4,04
200111 271 619 181 13,36
200214 719 108 923 30,59
200319 560 004 226 32,89
200422 857 553 646 16,86
200524 970 355 617 9,24
200625 374 138 505 1,62
200729 031 290 810 14,41
200833 710 579 020 16,12
200928 772 882 703 -14,65
201028 157 173 600 -2,14
201129 079 475 765 3,28
201225 570 135 308 -12,07
201326 611 730 258 4,07
201427 984 769 384 5,16
201524 424 723 224 -12,72
201625 471 103 639 4,28
201728 295 892 141 11,09
201829 717 095 857 5,02

Faits saillants


Augmentation de 244% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1991-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 19 908 243 748,57. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 244 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (33 710 579 020) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (8 646 064 444). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 31 836 005 737. 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 = 0.88 et coefficient de détermination = 0.77).

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: Slovaquie, Pologne.

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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