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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 (%)
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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)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Prix de l'or
Taux d'intérêt réel (%)
Taux de change de la monnaie locale en dollars américains (USD)
Valeur ajoutée - agriculture (% du PIB)
Valeur ajoutée - fabrication (% du PIB)
Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19956 917 416 523
19967 398 715 235 6,96
19978 652 980 319 16,95
19989 786 603 971 13,10
19999 726 456 884 -0,61
200010 088 061 286 3,72
200110 591 690 117 4,99
200212 142 702 264 14,64
200315 791 420 643 30,05
200419 106 520 989 20,99
200521 730 934 818 13,74
200625 241 986 824 16,16
200732 194 085 386 27,54
200840 043 374 506 24,38
200933 437 896 163 -16,50
201031 135 793 489 -6,88
201135 144 197 353 12,87
201234 178 304 629 -2,75
201336 803 210 487 7,68
201438 276 464 253 4,00
201533 163 764 652 -13,36
201634 844 009 736 5,07
201737 985 722 517 9,02
2018*36 679 923 985 -3,44
2019*36 909 832 055 0,63
2020*37 139 740 126 0,62
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -4.27274562082133E11, coefficient de régression = 2.299080704E8. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Augmentation de 449% en 22 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 23 668 795 948,52. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 449 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (40 043 374 506) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (6 917 416 523). Nous disposons des résultats pour 23 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 37 139 740 126. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure très linéaire (coefficient de corrélation = 0.94).

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: Lettonie.

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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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