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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 (%) **
19701 520 025 087
19711 821 119 446 19,81
19722 386 971 317 31,07
19733 184 917 212 33,43
19743 880 308 880 21,83
19753 884 120 172 0,10
19763 660 366 329 -5,76
19773 769 132 023 2,97
19784 365 593 645 15,82
19794 433 537 013 1,56
19805 035 707 392 13,58
19816 031 970 694 19,78
19826 217 771 304 3,08
19836 280 888 538 1,02
19845 710 878 357 -9,08
19856 749 872 123 18,19
19867 373 785 382 9,24
19879 393 376 664 27,39
19889 601 288 245 2,21
19899 501 686 690 -1,04
19909 405 366 641 -1,01
19917 548 953 410 -19,74
19927 442 577 627 -1,41
19939 136 109 728 22,75
199411 779 107 394 28,93
199514 333 820 404 21,69
199615 672 956 848 9,34
199714 635 314 884 -6,62
199811 559 555 766 -21,02
199912 854 325 601 11,20
200010 972 203 926 -14,64
200111 575 422 736 5,50
200214 616 294 544 26,27
200320 524 612 190 40,42
200425 163 697 479 22,60
200528 388 368 655 12,81
200626 672 719 020 -6,04
200732 805 908 723 22,99
200830 190 482 885 -7,97
200924 384 408 770 -19,23
201028 816 130 002 18,17
201133 437 859 318 16,04
201236 225 060 438 8,34
201340 482 759 712 11,75
201444 889 251 445 10,88
201540 599 731 516 -9,56
201643 000 295 853 5,91
201746 945 863 851 9,18

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 15 809 635 002,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2988 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (46 945 863 851) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 520 025 087). 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 59 083 961 958. 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 = 0.84).

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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