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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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Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
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 (%) **
19801 544 283 385
19812 137 981 427 38,44
19822 048 416 836 -4,19
19832 166 758 460 5,78
19841 849 066 224 -14,66
19851 255 379 952 -32,11
19861 493 935 711 19,00
19872 180 512 377 45,96
19882 111 258 852 -3,18
19892 126 799 901 0,74
19902 141 114 714 0,67
19912 684 840 184 25,39
19922 926 583 345 9,00
19932 789 697 585 -4,68
19942 936 315 788 5,26
19953 289 178 324 12,02
19963 324 589 003 1,08
19973 584 911 046 7,83
19983 286 891 232 -8,31
19993 283 757 738 -0,10
20003 293 632 237 0,30
20013 103 685 813 -5,77
20022 790 124 441 -10,10
20034 338 170 807 55,48
20045 357 744 601 23,50
20055 604 285 550 4,60
20066 035 072 879 7,69
20077 077 553 524 17,27
20087 185 316 334 1,52
20098 372 972 468 16,53
201010 015 713 749 19,62
201111 115 652 119 10,98
201211 717 197 856 5,41
201311 674 606 591 -0,36
201411 649 567 905 -0,21
201511 238 515 863 -3,53
201610 976 283 915 -2,33
201712 551 376 097 14,35
201813 595 130 507 8,32

Faits saillants


Augmentation de 780% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 5 303 971 160,62. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 780 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (13 595 130 507) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 255 379 952). 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 15 217 158 095. 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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