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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 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 (%) **
1961241 584 035
1962256 816 037 6,31
1963269 360 038 4,88
1964296 464 042 10,06
1965338 223 765 14,09
1966394 557 061 16,66
1967443 722 813 12,46
1968483 928 883 9,06
1969539 925 860 11,57
1970604 995 072 12,05
1971670 933 167 10,90
1972760 838 084 13,40
1973974 435 450 28,07
19741 123 295 823 15,28
19751 183 269 931 5,34
19761 245 963 799 5,30
19771 302 501 895 4,54
19781 587 106 785 21,85
19791 772 969 935 11,71
19802 179 907 587 22,95
19812 315 898 811 6,24
19822 147 731 889 -7,26
19832 250 328 908 4,78
19842 213 220 565 -1,65
19852 193 042 187 -0,91
19862 331 274 552 6,30
19872 703 711 863 15,98
19882 978 318 648 10,16
19893 151 839 893 5,83
19902 700 587 727 -14,32
19913 124 054 622 15,68
19923 263 736 264 4,47
19933 316 434 996 1,61
19943 569 485 970 7,63
19952 815 144 963 -21,13
19963 415 332 701 21,32
19973 941 164 075 15,40
19982 912 991 939 -26,09
19992 552 206 459 -12,39
20002 154 112 739 -15,60
20011 970 886 376 -8,51
20022 276 494 081 15,51
20032 287 763 767 0,50
20042 621 515 535 14,59

Faits saillants


Augmentation de 985% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1961-2004, on enregistre une moyenne annuelle de 1 860 865 443,64. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 985 %. C'est en 1997 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 941 164 075) et c'est en 1961 qu'on enregistre la valeur la plus basse (241 584 034,6). 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 3 017 582 217. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.75).

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: Nouvelle-Zélande, 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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