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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 (%) **
19706 276 218 271
19717 307 382 332 16,43
19728 458 281 690 15,75
197311 378 384 301 34,52
197414 756 813 733 29,69
197517 305 232 941 17,27
197617 529 987 401 1,30
197717 905 148 769 2,14
197818 684 895 985 4,35
197921 036 163 525 12,58
198026 227 159 792 24,68
198126 339 728 339 0,43
198225 066 457 619 -4,83
198322 397 101 701 -10,65
198421 021 108 190 -6,14
198521 987 730 439 4,60
198630 279 798 687 37,71
198737 202 721 218 22,86
198843 707 499 025 17,48
198946 968 410 364 7,46
199062 150 262 270 32,32
199172 852 732 621 17,22
199288 907 441 045 22,04
199380 778 389 478 -9,14
199483 831 389 614 3,78
199597 100 019 902 15,83
1996101 456 000 000 4,49
199795 376 179 531 -5,99
1998100 258 000 000 5,12
1999103 674 000 000 3,41
200097 382 210 245 -6,07
200199 756 720 358 2,44
2002110 430 000 000 10,70
2003137 423 000 000 24,44
2004159 058 000 000 15,74
2005168 589 000 000 5,99
2006177 293 000 000 5,16
2007203 112 000 000 14,56
2008225 711 000 000 11,13
2009209 937 000 000 -6,99
2010206 079 000 000 -1,84
2011209 833 000 000 1,82
2012183 462 000 000 -12,57
2013190 722 000 000 3,96
2014194 056 000 000 1,75
2015166 704 000 000 -14,09
2016171 548 000 000 2,91
2017180 523 000 000 5,23
2018195 897 000 000 8,52

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 94 198 706 207,35. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3021 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (225 711 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (6 276 218 271). Nous disposons des résultats pour 49 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 180 559 964 062. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

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: Italie, Espagne.

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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