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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 (%) **
19703 818 609 337
19714 416 551 169 15,66
19725 277 937 844 19,50
19736 227 026 240 17,98
19747 033 392 193 12,95
19758 167 040 418 16,12
19768 122 714 407 -0,54
19779 504 764 391 17,01
197812 328 431 139 29,71
197915 898 494 036 28,96
198019 392 214 922 21,98
198118 470 578 400 -4,75
198217 792 033 758 -3,67
198317 075 700 891 -4,03
198416 228 753 628 -4,96
198517 300 815 691 6,61
198623 518 186 838 35,94
198727 178 673 104 15,56
198829 611 069 106 8,95
198930 109 818 395 1,68
199036 900 528 331 22,55
199137 945 376 220 2,83
199242 729 505 159 12,61
199339 130 584 952 -8,42
199442 415 276 914 8,39
199548 410 656 566 14,13
199652 872 064 012 9,22
199755 087 631 328 4,19
199857 889 974 207 5,09
199961 774 877 477 6,71
200061 771 955 040 -0,00
200166 727 409 396 8,02
200277 494 664 032 16,14
200399 828 679 458 28,82
2004116 564 000 000 16,76
2005126 798 000 000 8,78
2006140 121 000 000 10,51
2007168 351 000 000 20,15
2008185 548 000 000 10,21
2009160 382 000 000 -13,56
2010147 443 000 000 -8,07
2011153 717 000 000 4,26
2012142 061 000 000 -7,58
2013147 800 000 000 4,04
2014152 500 000 000 3,18
2015132 183 000 000 -13,32
2016137 924 000 000 4,34
2017145 913 000 000 5,79

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 65 328 270 309,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3721 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (185 548 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 818 609 337). Nous disposons des résultats pour 48 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 133 858 017 280. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.93 et coefficient de détermination = 0.86).

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: Finlande, Islande, Norvège, Suède, Royaume-Uni.

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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