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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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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 (%) **
1980428 641 975
1981496 328 612 15,79
1982511 296 296 3,02
1983672 278 607 31,49
1984509 716 981 -24,18
1985575 754 630 12,96
1986694 163 366 20,57
1987260 681 115 -62,45
1988248 587 495 -4,64
1989302 859 444 21,83
1990339 575 934 12,12
1991485 560 572 42,99
1992425 746 984 -12,32
1993499 684 198 17,37
1994689 925 237 38,07
1995358 338 814 -48,06
1996426 981 855 19,16
1997574 200 479 34,48
1998740 333 679 28,93
1999913 347 476 23,37
2000810 310 702 -11,28
2001902 517 561 11,38
2002849 145 162 -5,91
2003977 212 738 15,08
20041 289 008 865 31,91
20051 399 847 661 8,60
20061 436 723 474 2,63
20071 571 737 176 9,40
20081 947 599 963 23,91
20091 973 205 104 1,31
20101 888 426 717 -4,30
20112 619 314 546 38,70
20123 181 977 034 21,48
20133 823 429 834 20,16
20144 420 410 264 15,61
20153 946 897 862 -10,71
20163 085 940 597 -21,81
20173 226 471 098 4,55
20184 234 067 013 31,23

Faits saillants


Augmentation de 888% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 377 903 777,64. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 888 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 420 410 264) et c'est en 1988 qu'on enregistre la valeur la plus basse (248 587 495,2). Nous disposons des résultats pour 39 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 140 933 193. 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 = 0.85 et coefficient de détermination = 0.73).

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: Zambie, Zimbabwe.

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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