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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 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 (%) **
19705 135 157 240
19716 069 244 085 18,19
19727 239 912 494 19,29
19739 522 749 409 31,53
197410 904 578 047 14,51
197510 325 276 711 -5,31
197610 245 518 316 -0,77
197711 816 925 052 15,34
197814 366 638 796 21,58
197915 999 198 638 11,36
198018 397 992 666 14,99
198118 737 823 662 1,85
198218 665 695 557 -0,38
198318 241 324 921 -2,27
198416 175 464 067 -11,33
198518 807 161 125 16,27
198622 766 687 790 21,05
198730 297 121 634 33,08
198834 166 183 575 12,77
198933 588 802 746 -1,69
199035 789 159 147 6,55
199133 680 508 665 -5,89
199232 549 447 044 -3,36
199335 076 046 679 7,76
199441 147 200 684 17,31
199547 602 284 803 15,69
199652 797 280 422 10,91
199750 003 151 989 -5,29
199843 773 882 836 -12,46
199944 815 506 773 2,38
200039 463 399 640 -11,94
200139 552 988 448 0,23
200249 448 469 614 25,02
200365 398 802 980 32,26
200477 337 142 857 18,25
200587 218 193 339 12,78
200685 537 902 860 -1,93
2007103 160 000 000 20,60
2008103 389 000 000 0,22
200994 667 999 250 -8,44
2010113 783 000 000 20,19
2011131 415 000 000 15,50
2012138 104 000 000 5,09
2013145 716 000 000 5,51
2014153 180 000 000 5,12
2015134 441 000 000 -12,23
2016142 311 000 000 5,85
2017153 125 000 000 7,60

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 54 290 683 605,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2882 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (153 180 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 135 157 240). 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 158 324 793 344. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.92 et coefficient de détermination = 0.85).

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: Papouasie-Nouvelle-G., Timor oriental.

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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