7 décembre 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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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 (%) **
1970772 052 646
1971910 608 204 17,95
19721 045 058 576 14,76
19731 404 423 902 34,39
19742 650 863 529 88,75
19752 854 724 009 7,69
19763 918 388 080 37,26
19773 638 333 898 -7,15
19784 687 097 867 28,83
19795 575 008 466 18,94
19808 300 711 141 48,89
198111 670 165 933 40,59
198214 968 844 221 28,27
198317 611 128 980 17,65
198416 047 282 084 -8,88
198514 254 744 291 -11,17
198616 895 464 780 18,53
198718 249 597 941 8,01
198820 135 091 669 10,33
198919 266 966 870 -4,31
199019 755 548 408 2,54
20049 363 460 414 -52,60
20059 975 129 076 6,53
200610 211 451 185 2,37
200716 636 401 781 62,92
200821 908 919 520 31,69
200923 519 452 991 7,35
201026 205 764 103 11,42
201131 623 558 120 20,67
201236 151 464 452 14,32
201349 276 157 804 36,30
201442 471 355 060 -13,81
201540 059 766 992 -5,68
201639 358 969 639 -1,75
201742 567 567 568 8,15
201847 431 832 594 11,43

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 18 093 704 305,78. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 6044 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (49 276 157 804) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (772 052 646,3). Nous disposons des résultats pour 36 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 40 912 723 032. 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 = 0.86 et coefficient de détermination = 0.74).

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: Jordanie, Liban, Syrie.

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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