27 juin 2019

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Pr�cisions

Taux d'int�r�t r�el (%)
Le taux d�int�r�t r�el correspond au co�t de l�emprunt ou encore au rendement des placements dans un pays pour une ann�e. Par opposition au taux d�int�r�t nominal, le taux d�int�r�t r�el tient compte de l�inflation et des primes de risques.

Source: Banque mondiale

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�pargne domestique brute (% du PIB)

Facteur de conversion pour la parit� du pouvoir d'achat

Formation brute de capital fixe ($ US courant)

Indice des prix � la consommation (2010 = 100)

Indice des prix � la consommation (croissance annuelle en %)

In�galit� - part des revenus pour les 10% les plus pauvres

In�galit� - part des revenus pour les 10% les plus riches

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 1er quintile (les moins fortun�s)

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 2e quintile

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 3e quintile

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 4e quintile

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 5e quintile (les plus fortun�s)

In�galit�s des revenus (GINI)

Pauvret�, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)

PIB ($ US constant 2005)

PIB ($ US courant)

PIB (Parit� pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)

PIB (Parit� pouvoir d'achat) ($ international courant)

PIB par habitant ($ US constant 2005)

PIB par habitant (Parit� pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)

PIB par habitant (Parit� pouvoir d'achat) ($ international courant)

Taux d'int�r�t r�el (%)

Taux de change de la monnaie locale en dollars am�ricains ($ US)

Valeur ajout�e - agriculture (% du PIB)

Valeur ajout�e - fabrication (% du PIB)

Valeur ajout�e - Industrie (% du PIB)

Valeur ajout�e - Services (% du PIB)

Variations des inventaires ($ US)

Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1971	20,07
1972	7,70	-61,63
1973	-1,09	-114,16
1974	-5,64	417,43
1975	-1,64	-70,92
1976	-7,49	356,71
1977	-5,90	-21,23
1978	6,71	-213,73
1979	4,13	-38,45
1980	0,94	-77,24
1981	1,41	50,00
1982	2,61	85,11
1983	3,57	36,78
1984	3,84	7,56
1985	5,26	36,98
1986	4,86	-7,60
1987	8,16	67,90
1988	8,03	-1,59
1989	6,82	-15,07
1990	7,33	7,48
1991	5,75	-21,56
1992	1,83	-68,17
1993	3,41	86,34
1994	16,43	381,82
1995	15,80	-3,83
1996	-5,78	-136,58
1997	16,88	-392,04
1998	21,10	25,00
1999	17,45	-17,30
2000	15,33	-12,15
2001	17,81	16,18
2002	17,36	-2,53
2003	9,77	-43,72
2004	5,05	-48,31
2005	7,61	50,69
2006	-8,01	-205,26
2007	4,82	-160,17
2008	-0,98	-120,33
2009	2,84	-389,80
2010	12,03	323,59
2011	3,84	-68,08
2012	9,46	146,35
2013	11,55	22,09
2014	7,82	-32,29
2015	5,51	-29,54
2016	7,79	41,38
2017	4,63	-40,56

Faits saillants

Diminution de 77% en 46 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1971-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 6,31. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 77 %. C'est en 1998 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (21,1) et c'est en 2006 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-8,01). Nous disposons des r�sultats pour 47 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -3,52. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure tr�s peu lin�aire (coefficient de corr�lation = 0.26 et coefficient de d�termination = 0.07).

Consulter cette page pour acc�der � un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'ann�e.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Rwanda, Tanzanie, Ouganda.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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