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Précisions


Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Cette donnée comprend trois éléments de base: la construction résidentielle (achat de maisons unifamiliales et habitations ayant plusieurs logements), la construction non résidentielle (mise en chantier d'usines, d'immeubles de bureaux et d'édifices commerciaux) et l'achat de machineries que l'on retrouve dans les différentes usines du pays.

Source: Banque mondiale

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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 (%) **
196814 979 700
196913 299 734 -11,21
197022 539 549 69,47
197123 350 112 3,60
197225 237 414 8,08
197335 878 963 42,17
197452 538 631 46,43
197556 254 226 7,07
197658 187 672 3,44
197778 426 863 34,78
1978166 628 335 112,46
1979168 804 942 1,31
1980189 779 147 12,43
1981159 972 615 -15,71
1982140 725 732 -12,03
1983187 146 576 32,99
1984141 327 188 -24,48
198588 892 888 -37,10
198671 597 374 -19,46
198796 365 422 34,59
1988154 167 583 59,98
1989158 615 168 2,88
1990162 176 787 2,25
1991172 780 936 6,54
1992244 600 280 41,57
1993236 190 593 -3,44
1994236 763 546 0,24
1995261 917 234 10,62
1996261 763 543 -0,06
1997283 875 868 8,45
1998301 249 932 6,12
1999258 138 964 -14,31
2000409 244 142 58,54
2001365 534 876 -10,68
2002306 734 059 -16,09
2003424 004 177 38,23
2004536 736 036 26,59
2005551 590 191 2,77
2006542 337 916 -1,68
2007556 590 130 2,63
2008517 222 135 -7,07
2009550 822 592 6,50
2010642 961 140 16,73
2011621 785 033 -3,29
2012591 150 036 -4,93
2013552 121 832 -6,60
2014539 107 863 -2,36
2015459 973 877 -14,68
2016460 164 317 0,04
2017518 638 925 12,71

Faits saillants


Très forte augmentation en 49 ans


Pour l'ensemble de la période 1968-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 273 417 856,2. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3362 %. C'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (642 961 140,3) et c'est en 1969 qu'on enregistre la valeur la plus basse (13 299 734,01). Nous disposons des résultats pour 50 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 304 924 181. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

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: Botswana, Lesotho, Afrique du Sud, Namibie.

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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