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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 (%) **
197027 022 314 908
197131 406 664 724 16,22
197238 419 690 744 22,33
197350 420 151 506 31,24
197459 982 364 538 18,97
197573 017 599 251 21,73
197680 059 436 073 9,64
197795 243 910 209 18,97
1978118 018 000 000 23,91
1979136 771 000 000 15,89
1980147 396 000 000 7,77
1981122 023 000 000 -17,21
1982118 703 000 000 -2,72
1983115 161 000 000 -2,98
1984104 510 000 000 -9,25
1985105 441 000 000 0,89
1986146 289 000 000 38,74
1987181 684 000 000 24,20
1988190 224 000 000 4,70
1989184 520 000 000 -3,00
1990226 335 000 000 22,66
1991234 663 000 000 3,68
1992261 300 000 000 11,35
1993255 722 000 000 -2,13
1994272 591 000 000 6,60
1995324 067 000 000 18,88
1996321 626 000 000 -0,75
1997295 011 000 000 -8,28
1998310 669 000 000 5,31
1999318 974 000 000 2,67
2000295 196 000 000 -7,45
2001304 970 000 000 3,31
2002340 279 000 000 11,58
2003421 729 000 000 23,94
2004472 761 000 000 12,10
2005487 022 000 000 3,02
2006516 171 000 000 5,99
2007589 487 000 000 14,20
2008655 462 000 000 11,19
2009622 362 000 000 -5,05
2010606 921 000 000 -2,48
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
2018622 248 000 000 9,22

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 306 814 737 930,45. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2203 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (655 462 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (27 022 314 908). Nous disposons des résultats pour 49 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 535 103 172 647. 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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