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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 (%)
Dépenses de consommation finale ($ US courant)
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 2005)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2005)
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 (%) **
197026 548 166 920
197130 855 586 591 16,22
197237 745 558 294 22,33
197349 535 452 625 31,24
197458 929 881 876 18,97
197571 736 393 430 21,73
197678 654 670 362 9,64
197793 572 709 706 18,97
1978115 948 000 000 23,91
1979134 371 000 000 15,89
1980144 810 000 000 7,77
1981119 882 000 000 -17,21
1982116 620 000 000 -2,72
1983113 140 000 000 -2,98
1984102 676 000 000 -9,25
1985103 591 000 000 0,89
1986143 722 000 000 38,74
1987178 496 000 000 24,20
1988186 887 000 000 4,70
1989181 282 000 000 -3,00
1990222 364 000 000 22,66
1991230 546 000 000 3,68
1992256 715 000 000 11,35
1993251 235 000 000 -2,13
1994267 808 000 000 6,60
1995318 380 000 000 18,88
1996316 940 000 000 -0,45
1997290 080 000 000 -8,47
1998305 529 000 000 5,33
1999313 074 000 000 2,47
2000290 722 000 000 -7,14
2001300 776 000 000 3,46
2002334 957 000 000 11,36
2003414 172 000 000 23,65
2004464 439 000 000 12,14
2005477 781 000 000 2,87
2006506 879 000 000 6,09
2007578 526 000 000 14,13
2008646 208 000 000 11,70
2009615 357 000 000 -4,77
2010606 921 000 000 -1,37
2011645 752 000 000 6,40
2012600 175 000 000 -7,06
2013625 056 000 000 4,15
2014632 466 000 000 1,19
2015535 868 000 000 -15,27
2016542 991 000 000 1,33
2017569 736 000 000 4,93

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 296 884 508 501,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2046 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (646 208 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (26 548 166 920). Nous disposons des résultats pour 48 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 435 885 510 929. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

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: Belgique, Allemagne, Luxembourg, Suisse.

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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