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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 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 (%) **
197026 300 069 899
197129 028 788 681 10,38
197234 437 194 335 18,63
197341 520 294 301 20,57
197446 773 320 809 12,65
197558 004 542 580 24,01
197664 393 994 330 11,02
197770 758 412 554 9,88
197878 366 036 627 10,75
197992 179 355 835 17,63
1980105 637 000 000 14,60
198198 083 443 595 -7,15
198287 224 266 148 -11,07
198377 786 541 691 -10,82
198478 549 156 858 0,98
198582 183 781 030 4,63
1986108 456 000 000 31,97
1987132 430 000 000 22,10
1988148 275 000 000 11,96
1989153 990 000 000 3,85
1990186 557 000 000 21,15
1991202 052 000 000 8,31
1992213 747 000 000 5,79
1993163 084 000 000 -23,70
1994171 119 000 000 4,93
1995192 673 000 000 12,60
1996211 517 000 000 9,78
1997192 630 000 000 -8,93
1998193 038 000 000 0,21
1999195 840 000 000 1,45
2000185 440 000 000 -5,31
2001170 385 000 000 -8,12
2002189 875 000 000 11,44
2003238 681 000 000 25,70
2004270 409 000 000 13,29
2005275 534 000 000 1,90
2006291 430 000 000 5,77
2007333 739 000 000 14,52
2008355 732 000 000 6,59
2009315 001 000 000 -11,45
2010349 775 000 000 11,04
2011402 510 000 000 15,08
2012394 086 000 000 -2,09
2013422 467 000 000 7,20
2014415 067 000 000 -1,75
2015352 790 000 000 -15,00
2016363 950 000 000 3,16
2017378 677 000 000 4,05

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 192 545 462 784. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1340 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (422 467 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (26 300 069 899). Nous disposons des résultats pour 48 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 293 377 616 555. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

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: Irlande, Finlande, Islande, Norvège, Royaume-Uni.

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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