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Précisions


Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Cette donnée comprend trois éléments de base: la construction résidentielle (achat de maisons unifamiliales et habitations ayant plusieurs logements), la construction non résidentielle (mise en chantier d'usines, d'immeubles de bureaux et d'édifices commerciaux) et l'achat de machineries que l'on retrouve dans les différentes usines du pays.

Source: Banque mondiale

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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 (%) **
1970101 213 080
1971117 618 606 16,21
1972110 786 015 -5,81
1973139 168 792 25,62
1974137 808 607 -0,98
1975175 509 696 27,36
1976169 953 910 -3,17
1977190 560 462 12,12
1978246 188 443 29,19
1979529 217 274 114,96
1980582 083 028 9,99
1981433 972 985 -25,44
1982279 207 601 -35,66
1984253 368 935 -9,25
1985244 240 220 -3,60
1986294 532 703 20,59
1987259 296 630 -11,96
1988324 716 184 25,23
1989334 476 460 3,01
1990456 591 983 36,51
1991282 707 537 -38,08
1992339 002 077 19,91
1993385 879 984 13,83
1994324 590 478 -15,88
1995345 769 069 6,52
1996464 901 647 34,45
1997454 354 822 -2,27
1998552 632 931 21,63
1999554 669 186 0,37
2000583 394 619 5,18
2001837 957 961 43,63
2002627 177 195 -25,15
2003979 467 713 56,17
20041 020 226 807 4,16
20051 118 469 867 9,63
20061 395 038 045 24,73
20072 377 953 273 70,46
20083 795 117 104 59,60
20092 972 466 802 -21,68
20101 813 635 501 -38,99
20111 742 026 645 -3,95
20121 742 003 630 -0,00
20131 681 493 628 -3,47
20141 662 901 444 -1,11
20151 272 283 873 -23,49
20161 479 453 147 16,28
20171 742 279 834 17,77

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 806 986 517,28. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1621 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 795 117 104) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (101 213 080,5). Nous disposons des résultats pour toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 298 128 589. 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 = 0.76 et coefficient de détermination = 0.57).

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: Maurice.

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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