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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 (%) **
19951 453 003 733
19961 599 104 783 10,06
19971 878 868 831 17,50
19981 713 851 769 -8,78
19991 053 794 018 -38,51
20001 327 287 307 25,95
20011 497 083 813 12,79
20021 715 853 017 14,61
20032 183 995 094 27,28
20042 700 916 753 23,67
20053 283 313 439 21,56
20063 881 814 319 18,23
20074 993 291 790 28,63
20086 875 612 779 37,70
20096 172 502 970 -10,23
20107 562 729 015 22,52
20119 212 715 997 21,82
20129 566 337 830 3,84
201310 120 034 719 5,79
20149 947 601 029 -1,70
20157 895 858 384 -20,63
20168 155 167 639 3,28
20179 733 785 232 19,36
201811 376 098 786 16,87

Faits saillants


Augmentation de 683% en 23 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 5 245 859 269,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 683 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (11 376 098 786) et c'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 053 794 018). Nous disposons des résultats pour 24 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 11 139 026 408. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

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: Russie, Ukraine.

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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Évolution des températures depuis 1960
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