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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 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 (%) **
1970378 091 704
1971481 762 614 27,42
1972605 932 359 25,77
1973792 056 474 30,72
19741 098 961 581 38,75
19751 013 282 628 -7,80
19761 164 864 083 14,96
19771 540 249 359 32,23
19781 785 363 137 15,91
19792 071 938 854 16,05
19802 429 442 867 17,25
19812 569 408 364 5,76
19822 421 862 705 -5,74
19832 092 878 798 -13,58
19842 168 917 940 3,63
19852 323 795 293 7,14
19863 054 150 586 31,43
19874 368 515 906 43,04
19884 815 893 146 10,24
19894 411 278 662 -8,40
19905 079 846 036 15,16
19915 527 473 140 8,81
19925 718 379 553 3,45
19934 896 450 319 -14,37
19944 962 831 405 1,36
19955 617 591 646 13,19
19965 897 185 436 4,98
19975 897 900 948 0,01
19986 650 519 507 12,76
19997 241 170 999 8,88
20007 352 697 687 1,54
20016 357 704 652 -13,53
20027 259 828 614 14,19
20039 260 641 399 27,56
200411 083 169 477 19,68
200513 777 697 525 24,31
200613 836 626 217 0,43
200716 920 348 958 22,29
200813 484 786 434 -20,30
20099 869 256 067 -26,81
201010 429 486 600 5,68
201111 643 541 720 11,64
201211 507 923 213 -1,16
201312 333 029 340 7,17
201413 613 150 721 10,38
201512 748 917 387 -6,35
201614 953 731 201 17,29
201718 056 482 048 20,75

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 6 532 646 192. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4676 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (18 056 482 048) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (378 091 704,5). 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 25 791 073 826. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

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: Irlande, Finlande, 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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