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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 (%) **
19804 106 429 012
19814 085 184 136 -0,52
19824 235 407 407 3,68
19833 771 019 900 -10,96
19843 813 132 075 1,12
19854 850 060 185 27,19
19865 719 871 287 17,93
19872 717 779 154 -52,49
19882 426 676 897 -10,71
19892 721 210 230 12,14
19903 582 072 651 31,64
19913 678 208 667 2,68
19922 730 863 188 -25,76
19932 775 695 337 1,64
19942 930 758 739 5,59
19952 866 283 689 -2,20
19963 840 201 155 33,98
19974 411 983 603 14,89
19984 757 161 463 7,82
19994 920 552 347 3,43
20004 683 648 735 -4,81
20014 213 791 163 -10,03
20025 009 091 686 18,87
20035 625 014 674 12,30
20046 750 677 170 20,01
20057 549 601 213 11,83
20067 772 426 260 2,95
20078 799 463 450 13,21
200810 642 447 285 20,94
200910 542 984 869 -0,93
20109 790 282 670 -7,14
201112 581 481 434 28,51
201215 066 163 632 19,75
201315 885 659 963 5,44
201416 289 688 786 2,54
201513 976 820 108 -14,20
201610 837 778 504 -22,46
201711 731 171 655 8,24
201814 190 354 035 20,96

Faits saillants


Augmentation de 246% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6 843 053 791,18. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 246 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (16 289 688 786) et c'est en 1988 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 426 676 897). 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 6 953 845 750. 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 = 0.84 et coefficient de détermination = 0.71).

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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