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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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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 (%) **
197390 687 172
1974103 780 314 14,44
1975152 581 616 47,02
1976148 192 771 -2,88
1977178 978 846 20,77
1978292 876 615 63,64
1979283 878 076 -3,07
1980274 719 862 -3,23
1981187 423 210 -31,78
1982172 145 902 -8,15
1983167 943 480 -2,44
1984157 563 322 -6,18
1985150 951 079 -4,20
1986144 753 103 -4,11
1987182 052 791 25,77
1988250 068 325 37,36
1989322 014 858 28,77
1990378 371 322 17,50
1991374 558 556 -1,01
1992308 772 542 -17,56
1993268 715 363 -12,97
1994316 411 794 17,75
1995207 061 772 -34,56
1996222 394 160 7,40
1997248 091 917 11,56
1998194 246 071 -21,70
1999223 881 689 15,26
2000214 836 675 -4,04
2001236 862 071 10,25
2002360 403 112 52,16
2003342 791 903 -4,89
2004425 835 361 24,23
2005555 989 232 30,56
2006708 419 385 27,42
2007939 564 599 32,63
20081 145 828 196 21,95
20091 396 655 606 21,89
20101 462 593 383 4,72
2011849 379 221 -41,93
2012726 396 953 -14,48
2013701 033 514 -3,49
2014724 864 314 3,40
2015778 910 112 7,46
2016585 696 930 -24,81
2017846 672 086 44,56

Faits saillants


Augmentation de 834% en 44 ans


Pour l'ensemble de la période 1973-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 422 352 206,4. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 834 %. C'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 462 593 383) et c'est en 1973 qu'on enregistre la valeur la plus basse (90 687 171,98). Nous disposons des résultats pour 45 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 820 085 858. 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 = 0.74 et coefficient de détermination = 0.55).

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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