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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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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 (%) **
1976572 590 361
1977568 478 591 -0,72
1978767 015 707 34,92
19791 122 544 123 46,35
19801 141 993 958 1,73
19811 381 355 932 20,96
19821 355 744 681 -1,85
19831 303 773 065 -3,83
19841 390 377 113 6,64
19851 347 440 446 -3,09
19861 618 571 429 20,12
19871 733 234 860 7,08
19881 614 480 363 -6,85
19891 076 923 077 -33,30
19901 000 301 341 -7,11
19911 089 734 175 8,94
19921 162 989 114 6,72
19931 238 129 600 6,46
19941 410 619 722 13,93
19951 585 759 132 12,42
19961 698 307 475 7,10
19971 851 198 872 9,00
19981 928 067 701 4,15
19991 955 853 315 1,44
20002 005 077 574 2,52
20012 056 981 664 2,59
20022 174 330 042 5,70
20032 363 892 807 8,72
20042 430 324 401 2,81
20052 458 674 189 1,17
20063 107 616 361 26,39
20073 525 246 827 13,44
20083 698 871 650 4,93
20094 564 739 069 23,41
20104 643 300 423 1,72
20115 266 290 550 13,42
20125 374 753 173 2,06
20135 594 640 339 4,09
20145 969 111 425 6,69
20156 113 681 241 2,42
20166 117 912 553 0,07
20176 313 729 196 3,20
20186 546 635 825 3,69

Faits saillants


Très forte augmentation en 42 ans


Pour l'ensemble de la période 1976-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 610 262 635,16. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1043 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (6 546 635 825) et c'est en 1977 qu'on enregistre la valeur la plus basse (568 478 591). Nous disposons des résultats pour 43 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 7 683 044 411. 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 = 0.9 et coefficient de détermination = 0.81).

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: Irak, 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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