23 juillet 2019 Recherche  
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Précisions


Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Cette donnée comprend trois éléments de base: la construction résidentielle (achat de maisons unifamiliales et habitations ayant plusieurs logements), la construction non résidentielle (mise en chantier d'usines, d'immeubles de bureaux et d'édifices commerciaux) et l'achat de machineries que l'on retrouve dans les différentes usines du pays.

Source: Banque mondiale

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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 (%) **
1976192 621 417
1977228 535 105 18,64
1978287 183 814 25,66
1979311 504 256 8,47
1980263 914 735 -15,28
1981250 657 416 -5,02
1982193 147 850 -22,94
1983196 477 080 1,72
1984188 039 390 -4,29
1985200 744 698 6,76
1986288 867 106 43,90
1987401 841 872 39,11
1988602 037 551 49,82
1989569 187 793 -5,46
1990811 518 148 42,57
1991812 778 148 0,16
1992889 817 236 9,48
1993912 333 584 2,53
19941 080 179 439 18,40
1995948 972 938 -12,15
19961 098 107 538 15,72
19971 079 611 023 -1,68
1998953 186 698 -11,71
19991 169 597 356 22,70
20001 051 262 459 -10,12
20011 029 243 447 -2,09
20021 037 154 630 0,77
20031 308 469 972 26,16
20041 428 101 897 9,14
20051 393 773 376 -2,40
20061 630 340 512 16,97
20071 955 661 579 19,95
20082 373 369 229 21,36
20092 328 863 134 -1,88
20102 416 646 093 3,77
20112 702 152 860 11,81
20122 635 108 153 -2,48
20132 528 158 325 -4,06
20142 416 235 598 -4,43
20152 029 711 867 -16,00
20162 109 904 085 3,95
20172 305 561 839 9,27
20182 661 664 859 15,45

Faits saillants


Très forte augmentation en 42 ans


Pour l'ensemble de la période 1976-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 192 377 815,81. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1282 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 702 152 860) et c'est en 1984 qu'on enregistre la valeur la plus basse (188 039 390,4). 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 2 454 706 686. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

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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