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Précisions


Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Cette donnée comprend trois éléments de base: la construction résidentielle (achat de maisons unifamiliales et habitations ayant plusieurs logements), la construction non résidentielle (mise en chantier d'usines, d'immeubles de bureaux et d'édifices commerciaux) et l'achat de machineries que l'on retrouve dans les différentes usines du pays.

Source: Banque mondiale

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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 (%) **
197028 705 976 766
197130 979 623 596 7,92
197235 292 420 983 13,92
197345 314 789 439 28,40
197454 166 837 749 19,53
197559 296 494 662 9,47
197655 944 331 472 -5,65
197763 835 562 651 14,11
197876 077 468 172 19,18
197995 338 387 089 25,32
1980122 492 000 000 28,48
1981111 049 000 000 -9,34
1982103 797 000 000 -6,53
1983101 642 000 000 -2,08
198499 741 375 689 -1,87
1985101 109 000 000 1,37
1986138 202 000 000 36,69
1987173 901 000 000 25,83
1988195 962 000 000 12,69
1989204 536 000 000 4,38
1990263 321 000 000 28,74
1991272 791 000 000 3,60
1992281 592 000 000 3,23
1993203 438 000 000 -27,75
1994206 758 000 000 1,63
1995227 563 000 000 10,06
1996251 949 000 000 10,72
1997238 015 000 000 -5,53
1998247 497 000 000 3,98
1999248 913 000 000 0,57
2000237 125 000 000 -4,74
2001241 818 000 000 1,98
2002271 467 000 000 12,26
2003328 608 000 000 21,05
2004378 031 000 000 15,04
2005395 312 000 000 4,57
2006420 368 000 000 6,34
2007478 762 000 000 13,89
2008510 426 000 000 6,61
2009440 670 000 000 -13,67
2010427 321 000 000 -3,03
2011451 840 000 000 5,74
2012382 124 000 000 -15,43
2013368 404 000 000 -3,59
2014361 054 000 000 -2,00
2015310 918 000 000 -13,89
2016322 089 000 000 3,59
2017340 131 000 000 5,60
2018369 842 000 000 8,74

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 232 153 678 116,57. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1188 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (510 426 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (28 705 976 766). Nous disposons des résultats pour 49 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 333 352 700 041. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.92 et coefficient de détermination = 0.84).

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: Portugal, Espagne.

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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