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Précisions


Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
Les dépenses publiques s'opposent aux dépenses effectuées par les ménages ou les individus. On y retrouve toutes les dépenses de salaires, d'achat d'équipements pour couvrir les différentes missions des administrations publiques. On exclut cependant les investissements en bâtiments ou en infrastructures qui appartiennent à la formation brute de capital fixe.

Source: Banque mondiale

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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 (%) **
198895 203 488 372
1989101 919 000 000 7,05
1990107 422 000 000 5,40
199185 518 518 519 -20,39
199263 784 503 632 -25,41
199387 187 216 388 36,69
199475 457 662 203 -13,45
199575 451 323 513 -0,01
199676 361 791 790 1,21
199785 306 828 003 11,71
199850 757 341 577 -40,50
199928 562 144 598 -43,73
200039 193 032 350 37,22
200150 390 812 479 28,57
200261 958 532 695 22,96
200377 101 524 827 24,44
2004100 305 000 000 30,09
2005128 901 000 000 28,51
2006172 130 000 000 33,54
2007224 817 000 000 30,61
2008296 138 000 000 31,72
2009254 146 000 000 -14,18
2010285 542 000 000 12,35
2011358 291 000 000 25,48
2012394 166 000 000 10,01
2013425 664 000 000 7,99
2014369 303 000 000 -13,24
2015240 969 000 000 -34,75
2016234 558 000 000 -2,66
2017285 369 000 000 21,66
2018288 014 000 000 0,93

Faits saillants


Augmentation de 203% en 30 ans


Pour l'ensemble de la période 1988-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 168 383 508 083,61. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 203 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (425 664 000 000) et c'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus basse (28 562 144 598). Nous disposons des résultats pour 31 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 50 415 769 854. 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 = 0.79 et coefficient de détermination = 0.63).

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: Moldavie, Ukraine.

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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