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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 (%) **
199030 886 363 636
199122 006 578 947 -28,75
199219 344 166 667 -12,10
199320 047 236 842 3,63
199423 234 077 946 15,90
199530 590 260 698 31,66
199631 312 033 733 2,36
199730 420 898 438 -2,85
199837 284 925 642 22,56
199931 998 239 092 -14,18
200031 916 348 058 -0,26
200134 319 706 824 7,53
200238 470 488 580 12,09
200348 880 451 807 27,06
200463 668 321 231 30,25
200586 007 790 781 35,09
2006103 322 000 000 20,13
2007144 463 000 000 39,82
2008170 960 000 000 18,34
2009137 941 000 000 -19,31
2010131 809 000 000 -4,45
2011142 528 000 000 8,13
2012133 832 000 000 -6,10
2013143 581 000 000 7,28
2014151 229 000 000 5,33
2015134 297 000 000 -11,20
2016146 259 000 000 8,91
2017166 473 000 000 13,82
2018189 366 000 000 13,75

Faits saillants


Augmentation de 513% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 85 394 755 160,28. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 513 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (189 366 000 000) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (19 344 166 667). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 232 997 408 183. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.93 et coefficient de détermination = 0.86).

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: Bosnie-Herzégovine, Bulgarie, Croatie, Macédoine, Monténégro, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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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Évolution démographique depuis 1960
Composantes du PIB
Évolution des températures depuis 1960
Chronologie contemporaine
Liste des dirigeants politiques depuis 1945
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