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Précisions


Épargne domestique brute ($ US courant)
Globalement, l'épargne domestique brute représente la différence entre le PIB et les dépenses de consommation finale (l'ensemble de la consommation dans un pays pendant une période donnée). D'une manière plus précise, il s'agit de la partie du revenu national disponible qui n'est pas affectée à la dépense de consommation finale, celle des ménages ou celle des gouvernements. L'épargne domestique brute correspond aussi à la somme des épargnes brutes des différents secteurs institutionnels. Cet indicateur tire son utilité du fait qu'il nous renseigne sur la capacité d'un pays à débloquer ses propres capitaux pour les investissements, autrement dit, la non dépendance vis-à-vis les capitaux étrangers.

Source: Banque mondiale

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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 (%) **
19908 109 090 909
19916 992 105 263 -13,77
19925 777 500 000 -17,37
19936 315 657 895 9,31
19946 840 362 538 8,31
19956 845 056 567 0,07
19965 625 040 545 -17,82
19975 154 017 857 -8,37
19984 409 193 330 -14,45
19993 954 542 490 -10,31
20005 336 910 959 34,96
20016 075 117 856 13,83
20027 595 613 372 25,03
20038 926 054 217 17,52
200411 304 347 826 26,64
200512 445 001 201 10,09
200618 700 996 796 50,27
200730 122 093 262 61,07
200843 353 606 733 43,93
200936 162 430 722 -16,59
201034 416 532 931 -4,83
201140 915 141 376 18,88
201237 364 540 684 -8,68
201347 367 979 807 26,77
201448 397 796 489 2,17
201543 595 975 735 -9,92
201642 235 120 221 -3,12
201744 933 892 659 6,39
201850 186 776 943 11,69

Faits saillants


Augmentation de 519% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 21 705 465 361,66. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 519 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (50 186 776 943) et c'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 954 542 490). 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 46 755 121 367. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.82).

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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