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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 (%) **
1980343 706 728
1981466 322 128 35,67
1982457 513 630 -1,89
1983510 098 645 11,49
1984435 341 015 -14,66
1985353 050 747 -18,90
1986416 919 256 18,09
1987566 659 774 35,92
1988583 569 562 2,98
1989557 207 954 -4,52
1990654 822 208 17,52
1991759 733 169 16,02
1992915 077 139 20,45
1993838 044 190 -8,42
1994858 357 610 2,42
1995987 956 356 15,10
1996988 029 447 0,01
19971 024 993 859 3,74
1998937 925 691 -8,49
1999957 689 876 2,11
2000918 686 028 -4,07
2001809 609 580 -11,87
2002722 268 360 -10,79
20031 094 971 208 51,60
20041 345 764 556 22,90
20051 400 311 355 4,05
20061 554 456 177 11,01
20072 085 736 239 34,18
20081 849 796 640 -11,31
20092 117 728 123 14,48
20102 883 062 408 36,14
20112 877 663 247 -0,19
20123 250 238 782 12,95
20133 305 184 286 1,69
20143 355 355 266 1,52
20152 985 574 721 -11,02
20162 746 393 475 -8,01
20173 204 520 791 16,68
20183 412 596 553 6,49

Faits saillants


Augmentation de 893% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 423 921 455,59. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 893 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 412 596 553) et c'est en 1980 qu'on enregistre la valeur la plus basse (343 706 728,3). 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 3 126 301 477. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.83).

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: Botswana, Lesotho, Afrique du Sud, Eswatini.

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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