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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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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 (%) **
19751 417 744 380
19761 282 406 764 -9,55
19771 195 840 000 -6,75
19781 389 537 068 16,20
19791 635 833 358 17,73
19801 729 999 908 5,76
19812 027 749 992 17,21
19822 157 494 732 6,40
19832 237 976 181 3,73
19842 326 559 714 3,96
19852 250 878 745 -3,25
19862 519 417 401 11,93
19872 599 562 413 3,18
19883 090 974 382 18,90
19893 162 440 321 2,31
19903 373 934 630 6,69
19913 585 800 919 6,28
19923 029 503 341 -15,51
19933 211 787 500 6,02
19943 661 751 020 14,01
19953 712 098 420 1,37
19963 871 265 473 4,29
19974 232 000 701 9,32
19984 187 360 775 -1,05
19994 348 388 521 3,85
20004 660 648 617 7,18
20015 306 354 461 13,85
20025 476 667 888 3,21
20035 788 509 912 5,69
20046 419 305 641 10,90
20057 190 753 085 12,02
20068 231 311 322 14,47
20079 311 930 568 13,13
200811 312 084 483 21,48
200911 642 289 113 2,92
201014 170 128 078 21,71
201116 271 897 607 14,83
201216 780 344 306 3,12
201317 237 395 873 2,72
201417 618 062 708 2,21
201519 439 740 999 10,34
201620 324 218 714 4,55
201721 907 503 938 7,79

Faits saillants


Très forte augmentation en 42 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 6 682 033 812,84. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1445 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (21 907 503 938) et c'est en 1977 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 195 840 000). Nous disposons des résultats pour 43 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 29 899 926 869. 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 = 0.88 et coefficient de détermination = 0.78).

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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