7 décembre 2019 Recherche  
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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 (%) **
197695 188 206
1977120 775 506 26,88
1978151 379 943 25,34
1979159 953 076 5,66
1980159 285 816 -0,42
1981159 122 699 -0,10
1982149 367 671 -6,13
1983145 734 739 -2,43
1984132 968 124 -8,76
1985124 008 418 -6,74
1986153 567 397 23,84
1987220 139 460 43,35
1988271 177 359 23,18
1989267 413 343 -1,39
1990359 740 303 34,53
1991388 984 539 8,13
1992429 215 932 10,34
1993457 468 257 6,58
1994519 853 695 13,64
1995572 711 848 10,17
1996634 438 693 10,78
1997589 590 755 -7,07
1998573 228 540 -2,78
1999618 126 087 7,83
2000664 605 272 7,52
2001642 491 543 -3,33
2002685 536 225 6,70
2003818 941 259 19,46
2004934 330 897 14,09
2005942 339 098 0,86
2006992 743 179 5,35
20071 013 518 045 2,09
20081 245 255 300 22,86
20091 270 940 369 2,06
20101 382 355 998 8,77
20111 550 790 775 12,18
20121 558 668 885 0,51
20131 771 515 305 13,66
20141 897 810 696 7,13
20151 746 057 102 -8,00
20161 889 234 959 8,20
20172 010 272 205 6,41
20182 172 249 988 8,06

Faits saillants


Très forte augmentation en 42 ans


Pour l'ensemble de la période 1976-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 759 141 804,47. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2182 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 172 249 988) et c'est en 1976 qu'on enregistre la valeur la plus basse (95 188 206,24). 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 2 588 816 238. 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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