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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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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 2005)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2005)
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 (%) **
1988397 633 000 000
1989330 595 000 000 -16,86
1990359 983 000 000 8,89
1991328 674 000 000 -8,70
1992236 215 000 000 -28,13
1993284 032 000 000 20,24
1994276 157 000 000 -2,77
1995281 482 000 000 1,93
1996280 143 000 000 -0,48
1997307 018 000 000 9,59
1998206 471 000 000 -32,75
1999133 457 000 000 -35,36
2000159 147 000 000 19,25
2001201 810 000 000 26,81
2002238 727 000 000 18,29
2003295 149 000 000 23,63
2004398 400 000 000 34,98
2005510 465 000 000 28,13
2006654 985 000 000 28,31
2007858 793 000 000 31,12
20081 108 260 000 000 29,05
2009922 156 000 000 -16,79
20101 070 690 000 000 16,11
20111 384 920 000 000 29,35
20121 520 630 000 000 9,80
20131 641 930 000 000 7,98
20141 472 470 000 000 -10,32
2015957 416 000 000 -34,98
2016916 932 000 000 -4,23
20171 117 440 000 000 21,87

Faits saillants


Augmentation de 181% en 29 ans


Pour l'ensemble de la période 1988-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 628 406 006 033,07. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 181 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 641 930 000 000) et c'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus basse (133 457 000 000). Nous disposons des résultats pour 30 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -140 662 970 777,59. 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 = 0.8 et coefficient de détermination = 0.64).

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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