13 octobre 2019

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Pr�cisions

Taux d'int�r�t r�el (%)
Le taux d�int�r�t r�el correspond au co�t de l�emprunt ou encore au rendement des placements dans un pays pour une ann�e. Par opposition au taux d�int�r�t nominal, le taux d�int�r�t r�el tient compte de l�inflation et des primes de risques.

Source: Banque mondiale

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D�penses de consommation finale des m�nages ($ US courant)

�pargne domestique brute ($ US courant)

�pargne domestique brute (% du PIB)

Facteur de conversion pour la parit� du pouvoir d'achat

Formation brute de capital fixe ($ US courant)

Indice des prix � la consommation (2010 = 100)

Indice des prix � la consommation (croissance annuelle en %)

In�galit� - part des revenus pour les 10% les plus pauvres

In�galit� - part des revenus pour les 10% les plus riches

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 1er quintile (les moins fortun�s)

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 2e quintile

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 3e quintile

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 4e quintile

In�galit�s - Part des revenus d�tenus par le 5e quintile (les plus fortun�s)

In�galit�s des revenus (GINI)

Pauvret�, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)

PIB ($ US constant 2010)

PIB ($ US courant)

PIB (Parit� pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)

PIB (Parit� pouvoir d'achat) ($ international courant)

PIB par habitant ($ US constant 2010)

PIB par habitant (Parit� pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)

PIB par habitant (Parit� pouvoir d'achat) ($ international courant)

Taux d'int�r�t r�el (%)

Taux de change de la monnaie locale en dollars am�ricains ($ US)

Valeur ajout�e - agriculture (% du PIB)

Valeur ajout�e - fabrication (% du PIB)

Valeur ajout�e - Industrie (% du PIB)

Valeur ajout�e - Services (% du PIB)

Variations des inventaires ($ US)

Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1976	6,26
1977	4,60	-26,52
1978	1,17	-74,57
1979	3,97	239,32
1980	3,06	-22,92
1981	8,15	166,34
1982	11,33	39,02
1983	11,15	-1,59
1984	15,12	35,61
1985	13,61	-9,99
1986	11,53	-15,28
1987	6,51	-43,54
1988	5,35	-17,82
1989	5,78	8,04
1990	8,17	41,35
1991	9,12	11,63
1992	7,35	-19,41
1993	4,39	-40,27
1994	5,95	35,54
1995	7,10	19,33
1996	8,93	25,77
1997	8,83	-1,12
1998	5,88	-33,41
1999	11,86	101,70
2000	6,42	-45,87
2001	5,25	-18,22
2004	0,95	-81,90
2005	-0,35	-136,84
2006	1,11	-417,14
2007	3,49	214,41
2008	0,65	-81,38
2009	4,57	603,08
2010	0,24	-94,75
2011	1,28	433,33
2012	3,22	151,56
2013	3,22	0,00
2014	3,46	7,45
2015	3,98	15,03
2016	1,96	-50,75
2017	2,31	17,86
2018	2,70	16,88

Faits saillants

Diminution de 57% en 42 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1976-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 5,6. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 57 %. C'est en 1984 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (15,12) et c'est en 2005 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-0,35). Nous disposons des r�sultats pour presque toutes les ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 0,75. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� relativement �lev� puisque les valeurs disponibles ont une structure plut�t lin�aire, malgr� des variations notables (coefficient de corr�lation = -0.53 et coefficient de d�termination = 0.29).

Consulter cette page pour acc�der � un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'ann�e.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Cambodge, Laos, Vi�t Nam.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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