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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 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 (%) **
19601 277 506 029
19611 238 592 655 -3,05
19621 249 265 553 0,86
19631 080 815 378 -13,48
19641 167 357 034 8,01
19651 519 604 622 30,17
19661 557 922 689 2,52
19671 648 893 004 5,84
19681 584 950 398 -3,88
19691 716 351 765 8,29
19701 986 826 891 15,76
19712 063 396 290 3,85
19722 218 603 015 7,52
19732 452 250 000 10,53
19743 065 458 647 25,01
19753 163 606 277 3,20
19763 017 053 508 -4,63
19773 384 838 782 12,19
19782 276 003 844 -32,76
19792 787 592 807 22,48
19803 305 493 648 18,58
19813 572 605 195 8,08
19823 895 185 007 9,03
19834 206 838 504 8,00
19844 890 880 503 16,26
19854 979 035 346 1,80
19865 332 451 820 7,10
19875 531 599 864 3,73
19885 763 247 406 4,19
19895 808 099 861 0,78
19906 610 289 566 13,81
19917 404 360 648 12,01
19927 952 368 241 7,40
19938 414 095 613 5,81
19949 583 128 288 13,89
199510 877 137 561 13,50
199611 458 773 295 5,35
199712 398 533 285 8,20
199812 871 418 154 3,81
199912 621 429 697 -1,94
200013 390 088 300 6,09
200112 858 034 915 -3,97
200213 889 082 014 8,02
200315 862 339 412 14,21
200417 267 131 139 8,86
200520 037 830 846 16,05
200623 479 094 331 17,17
200726 664 497 140 13,57
200835 068 316 629 31,52
200934 518 916 906 -1,57
201043 625 939 562 26,38
201152 121 260 703 19,47
201249 822 694 507 -4,41
201356 011 532 222 12,42
201460 123 496 115 7,34
201561 542 184 076 2,36
201665 456 039 498 6,36
201768 962 870 702 5,36
201870 022 167 393 1,54

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 15 739 955 495,05. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 5381 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (70 022 167 393) et c'est en 1963 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 080 815 378). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 90 960 925 686. 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 = 0.83 et coefficient de détermination = 0.69).

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: Bhoutan, Inde, Népal.

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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Évolution démographique depuis 1960
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