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Précisions


Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Cette donnée comprend trois éléments de base: la construction résidentielle (achat de maisons unifamiliales et habitations ayant plusieurs logements), la construction non résidentielle (mise en chantier d'usines, d'immeubles de bureaux et d'édifices commerciaux) et l'achat de machineries que l'on retrouve dans les différentes usines du pays.

Source: Banque mondiale

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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 (%) **
1975211 392 174
1976204 045 846 -3,48
1977206 479 992 1,19
1978267 794 000 29,69
1979271 916 675 1,54
1980306 749 992 12,81
1981358 249 983 16,79
1982422 454 635 17,92
1983476 677 177 12,84
1984452 612 321 -5,05
1985546 073 166 20,65
1986517 933 790 -5,15
1987576 920 406 11,39
1988694 672 410 20,41
1989638 789 396 -8,04
1990584 775 014 -8,46
1991721 571 112 23,39
1992652 048 998 -9,63
1993776 625 000 19,11
1994857 795 918 10,45
1995971 285 141 13,23
19961 018 728 429 4,88
19971 066 000 351 4,64
19981 055 286 521 -1,01
1999960 544 518 -8,98
20001 061 589 692 10,52
20011 153 061 224 8,62
20021 183 840 379 2,67
20031 261 294 977 6,54
20041 479 603 798 17,31
20051 621 314 802 9,58
20061 873 937 949 15,58
20072 175 378 613 16,09
20082 744 634 807 26,17
20092 745 097 784 0,02
20103 553 826 339 29,46
20114 050 297 688 13,97
20123 914 912 052 -3,34
20134 354 139 447 11,22
20144 704 226 472 8,04
20155 988 810 532 27,31
20166 086 340 356 1,63
20177 915 195 804 30,05
20189 826 752 024 24,15

Faits saillants


Très forte augmentation en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 875 265 425,82. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4549 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (9 826 752 024) et c'est en 1976 qu'on enregistre la valeur la plus basse (204 045 845,6). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 16 547 480 810. 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 = 0.81 et coefficient de détermination = 0.66).

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: Bhoutan, Sri Lanka, Inde.

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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