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Précisions


Épargne domestique brute ($ US courant)
Globalement, l'épargne domestique brute représente la différence entre le PIB et les dépenses de consommation finale (l'ensemble de la consommation dans un pays pendant une période donnée). D'une manière plus précise, il s'agit de la partie du revenu national disponible qui n'est pas affectée à la dépense de consommation finale, celle des ménages ou celle des gouvernements. L'épargne domestique brute correspond aussi à la somme des épargnes brutes des différents secteurs institutionnels. Cet indicateur tire son utilité du fait qu'il nous renseigne sur la capacité d'un pays à débloquer ses propres capitaux pour les investissements, autrement dit, la non dépendance vis-à-vis les capitaux étrangers.

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 (%) **
1980877 812 690
1981108 775 960 -87,61
198267 652 538 -37,81
1983127 232 537 88,07
198498 901 663 -22,27
1985350 531 754 254,42
1986312 287 350 -10,91
1987115 866 458 -62,90
1988380 153 484 228,10
1989404 720 051 6,46
1990644 649 804 59,28
1991307 810 270 -52,25
1992498 150 175 61,84
1993428 778 315 -13,93
1994700 330 207 63,33
1995653 299 881 -6,72
1996620 751 774 -4,98
1997517 737 674 -16,60
1998539 636 398 4,23
1999535 196 710 -0,82
2000540 361 466 0,97
2001372 766 633 -31,02
2002485 545 448 30,25
2003473 823 218 -2,41
20041 122 697 153 136,94
20051 517 106 395 35,13
20061 799 970 745 18,64
20071 663 312 076 -7,59
20081 301 405 583 -21,76
2009503 218 653 -61,33
20101 266 478 856 151,68
20111 293 977 717 2,17
20121 299 075 043 0,39
20131 043 183 913 -19,70
20141 136 510 103 8,95
2015412 140 779 -63,74
2016309 855 165 -24,82
20171 014 816 045 227,51
2018926 581 123 -8,69

Faits saillants


Augmentation de 6% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 686 489 791,18. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 6 %. C'est en 2006 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 799 970 745) et c'est en 1982 qu'on enregistre la valeur la plus basse (67 652 538,26). 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 522 077 577. 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 = 0.61 et coefficient de détermination = 0.38).

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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