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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 (%)
Dépenses de consommation finale ($ US courant)
Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
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 (%) **
1970122 882 000 000
1971143 337 000 000 16,65
1972191 954 000 000 33,92
1973260 020 000 000 35,46
1974297 040 000 000 14,24
1975342 961 000 000 15,46
1976385 908 000 000 12,52
1977475 934 000 000 23,33
1978666 483 000 000 40,04
1979704 092 000 000 5,64
1980740 784 000 000 5,21
1981812 179 000 000 9,64
1982769 830 000 000 -5,21
1983849 717 000 000 10,38
1984889 821 000 000 4,72
1985934 432 000 000 5,01
19861 379 500 000 000 47,63
19871 678 960 000 000 21,71
19881 996 220 000 000 18,90
19891 979 220 000 000 -0,85
19902 027 330 000 000 2,43
19912 303 950 000 000 13,64
19922 558 560 000 000 11,05
19932 992 250 000 000 16,95
19943 363 890 000 000 12,42
19953 751 880 000 000 11,53
19963 320 820 000 000 -11,49
19973 045 810 000 000 -8,28
19982 809 360 000 000 -7,76
19993 253 980 000 000 15,83
20003 483 020 000 000 7,04
20013 132 090 000 000 -10,08
20023 044 930 000 000 -2,78
20033 285 670 000 000 7,91
20043 545 380 000 000 7,90
20053 506 690 000 000 -1,09
20063 345 110 000 000 -4,61
20073 324 310 000 000 -0,62
20083 778 590 000 000 13,67
20094 087 040 000 000 8,16
20104 402 870 000 000 7,73
20114 829 890 000 000 9,70
20124 893 850 000 000 1,32
20134 079 500 000 000 -16,64
20143 809 950 000 000 -6,61
20153 358 350 000 000 -11,85
20163 734 920 000 000 11,21
20173 660 780 000 000 -1,99

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 2 340 667 573 248. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2879 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 893 850 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (122 882 000 000). 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 1 627 684 654 285. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

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: Corée du Nord, Corée du Sud, Mongolie, Taiwan.

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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