28 f�vrier 2020

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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)

D�penses de consommation finale des m�nages ($ US courant)

�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 2010)

PIB ($ US courant)

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

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

PIB par habitant ($ US constant 2010)

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 (%) **
1986	18,83
1987	4,88	-74,08
1988	13,44	175,41
1989	11,16	-16,96
1990	10,75	-3,67
1991	15,41	43,35
1992	15,61	1,30
1993	1,20	-92,31
1994	9,26	671,67
1995	8,16	-11,88
1996	9,70	18,87
1997	8,21	-15,36
1998	-24,60	-399,63
1999	11,83	-148,09
2000	-1,65	-113,95
2001	3,72	-325,45
2002	12,32	231,18
2003	10,85	-11,93
2004	5,13	-52,72
2005	-0,25	-104,87
2006	1,66	-764,00
2007	2,34	40,96
2008	-3,85	-264,53
2009	5,75	-249,35
2010	-1,75	-130,43
2011	4,59	-362,29
2012	7,75	68,85
2013	6,37	-17,81
2014	6,79	6,59
2015	8,35	22,97
2016	9,22	10,42
2017	6,52	-29,28
2018	6,46	-0,92

Faits saillants

Diminution de 66% en 32 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1986-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6,19. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 66 %. C'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (18,83) et c'est en 1998 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-24,6). Nous disposons des r�sultats pour 33 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 7,41. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure tr�s peu lin�aire (coefficient de corr�lation = -0.25 et coefficient de d�termination = 0.06).

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: Philippines, Singapour.

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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