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Précisions


Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
Les dépenses publiques s'opposent aux dépenses effectuées par les ménages ou les individus. On y retrouve toutes les dépenses de salaires, d'achat d'équipements pour couvrir les différentes missions des administrations publiques. On exclut cependant les investissements en bâtiments ou en infrastructures qui appartiennent à la formation brute de capital fixe.

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 (%) **
1981574 600 000
1982577 200 000 0,45
1983583 600 000 1,11
1984468 750 000 -19,68
1985507 625 000 8,29
1986757 500 000 49,22
1987794 566 667 4,89
1988824 866 633 3,81
1989830 500 000 0,68
1990623 640 000 -24,91
1991500 357 895 -19,77
1992208 823 944 -58,27
1993149 011 137 -28,64
1994233 003 004 56,37
1995161 232 920 -30,80
1996169 515 119 5,14
1997144 249 927 -14,90
1998175 413 934 21,60
1999154 741 806 -11,78
2000174 027 310 12,46
2001212 913 414 22,34
2002225 161 573 5,75
2003227 210 701 0,91
2004288 206 665 26,85
2005306 321 632 6,29
2006398 873 956 30,21
2007553 563 971 38,78
2008823 363 336 48,74
2009646 967 089 -21,42
2010912 210 491 41,00
20111 275 745 431 39,85
20121 662 819 976 30,34
20131 693 192 028 1,83
20141 591 526 653 -6,00
20151 589 657 960 -0,12
20161 637 030 097 2,98
20171 455 319 366 -11,10
20181 509 571 434 3,73

Faits saillants


Augmentation de 163% en 37 ans


Pour l'ensemble de la période 1981-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 674 286 346,95. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 163 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 693 192 028) et c'est en 1997 qu'on enregistre la valeur la plus basse (144 249 927,2). Nous disposons des résultats pour 38 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 232 130 113. 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 = 0.57 et coefficient de détermination = 0.33).

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: Japon, Corée du Nord, Corée du Sud, Taiwan.

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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