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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 (%)
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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 (%) **
19702 389 806 777
19712 729 278 642 14,20
19722 916 491 439 6,86
19733 087 157 478 5,85
19745 012 529 631 62,37
19757 731 798 171 54,25
19769 962 072 469 28,85
197712 355 570 606 24,03
197813 589 569 929 9,99
197915 638 672 536 15,08
198020 498 137 487 31,07
198125 744 666 441 25,60
198235 188 609 715 36,68
198339 638 790 608 12,65
198441 184 625 281 3,90
198540 303 956 256 -2,14
198643 906 400 772 8,94
198747 855 258 926 8,99
198852 625 924 735 9,97
198970 681 569 637 34,31
1990101 116 000 000 43,06
200422 806 861 106 -77,44
200528 720 536 685 25,93
200634 421 575 003 19,85
200750 881 688 362 47,82
200863 055 548 594 23,93
200981 858 079 487 29,82
201087 766 724 786 7,22
201197 788 168 376 11,42
2012122 760 000 000 25,54
2013163 081 000 000 32,85
2014164 019 000 000 0,58
2015144 129 000 000 -12,13
2016147 070 000 000 2,04
2017155 686 000 000 5,86
2018179 828 000 000 15,51

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 59 389 695 715,56. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 7425 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (179 828 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 389 806 777). 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 175 709 732 240. 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 = 0.85 et coefficient de détermination = 0.72).

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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