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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 (%) **
196034 689 537 406
196136 436 611 488 5,04
196238 819 151 168 6,54
196343 688 956 096 12,54
196451 000 601 510 16,74
196554 284 632 504 6,44
196642 756 934 197 -21,24
196747 278 848 953 10,58
196847 698 731 528 0,89
196951 777 434 981 8,55
197055 223 664 492 6,66
197160 487 611 436 9,53
197263 925 017 550 5,68
197375 026 088 959 17,37
197489 627 250 612 19,46
197585 755 859 757 -4,32
197686 978 635 766 1,43
1977103 641 000 000 19,16
1978117 882 000 000 13,74
1979130 929 000 000 11,07
1980162 786 000 000 24,33
1981165 716 000 000 1,80
1982171 047 000 000 3,22
1983186 682 000 000 9,14
1984180 056 000 000 -3,55
1985194 948 000 000 8,27
1986210 799 000 000 8,13
1987232 584 000 000 10,33
1988242 301 000 000 4,18
1989235 995 000 000 -2,60
1990251 454 000 000 6,55
1991210 870 000 000 -16,14
1992220 866 000 000 4,74
1993213 475 000 000 -3,35
1994246 248 000 000 15,35
1995267 384 000 000 8,58
1996294 081 000 000 9,98
1997311 606 000 000 5,96
1998319 111 000 000 2,41
1999349 661 000 000 9,57
2000354 598 000 000 1,41
2001368 539 000 000 3,93
2002382 836 000 000 3,88
2003439 835 000 000 14,89
2004487 584 000 000 10,86
2005555 766 000 000 13,98
2006619 748 000 000 11,51
2007798 454 000 000 28,84
2008805 841 000 000 0,93
2009904 694 000 000 12,27
20101 101 420 000 000 21,75
20111 226 760 000 000 11,38
20121 227 160 000 000 0,03
20131 261 470 000 000 2,80
20141 398 200 000 000 10,84
20151 460 640 000 000 4,47
20161 595 160 000 000 9,21
20171 857 130 000 000 16,42
20181 926 540 000 000 3,74

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 419 626 314 109,83. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 5454 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 926 540 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (34 689 537 406). 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 2 895 997 791 671. 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 = 0.84 et coefficient de détermination = 0.7).

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: Bhoutan, Sri Lanka, Népal.

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
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