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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 (%)
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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 (%) **
1976535 658 161
1977664 567 978 24,07
1978828 614 541 24,68
1979975 412 565 17,72
19801 013 234 777 3,88
1981973 423 600 -3,93
1982912 853 530 -6,22
1983903 794 570 -0,99
1984846 068 564 -6,39
1985843 969 564 -0,25
19861 044 674 152 23,78
19871 360 826 824 30,26
19881 578 320 695 15,98
19891 662 841 480 5,36
19902 042 856 662 22,85
19912 157 511 133 5,61
19922 391 679 263 10,85
19932 463 883 063 3,02
19942 738 348 422 11,14
19953 104 756 262 13,38
19963 361 031 257 8,25
19973 161 098 393 -5,95
19983 129 460 027 -1,00
19993 317 783 988 6,02
20003 457 453 380 4,21
20013 371 392 836 -2,49
20023 609 410 436 7,06
20034 328 956 973 19,94
20045 093 936 519 17,67
20055 355 141 533 5,13
20065 684 478 099 6,15
20076 427 186 822 13,07
20088 464 228 477 31,69
20097 957 684 341 -5,98
20108 704 116 371 9,38
201110 003 622 936 14,93
201210 222 529 118 2,19
201310 777 847 264 5,43
201411 444 764 480 6,19
201510 480 649 919 -8,42
201610 887 318 911 3,88
201711 932 897 156 9,60
201812 927 471 828 8,33

Faits saillants


Très forte augmentation en 42 ans


Pour l'ensemble de la période 1976-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 4 491 715 275,91. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2313 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (12 927 471 828) et c'est en 1976 qu'on enregistre la valeur la plus basse (535 658 160,6). Nous disposons des résultats pour 43 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 14 833 700 308. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.87).

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: Madagascar.

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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