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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 (%) **
19811 783 568 267
19821 734 867 167 -2,73
19832 120 848 600 22,25
19841 638 919 725 -22,72
19851 720 446 900 4,97
19862 500 509 267 45,34
19872 752 593 733 10,08
19882 915 297 467 5,91
19892 759 759 700 -5,34
19901 925 760 000 -30,22
19911 809 484 211 -6,04
1992845 023 474 -53,30
1993491 164 023 -41,88
1994608 671 496 23,92
1995939 112 146 54,29
1996956 633 352 1,87
1997781 956 101 -18,26
1998833 460 054 6,59
1999773 134 397 -7,24
20001 027 921 910 32,96
20011 171 233 466 13,94
20021 302 201 565 11,18
20031 345 898 648 3,36
20041 579 979 107 17,39
20051 698 652 957 7,51
20062 013 818 921 18,55
20072 612 073 260 29,71
20083 985 474 644 52,58
20093 325 558 627 -16,56
20104 882 025 699 46,80
20116 635 350 108 35,91
20128 180 303 273 23,28
20138 713 850 423 6,52
20148 515 647 318 -2,27
20158 528 247 953 0,15
20167 771 955 462 -8,87
20177 163 167 459 -7,83
20187 682 828 636 7,25

Faits saillants


Augmentation de 331% en 37 ans


Pour l'ensemble de la période 1981-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 3 105 984 193,68. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 331 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (8 713 850 423) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (491 164 022,9). 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 5 356 787 434. 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 = 0.71 et coefficient de détermination = 0.51).

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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