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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 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 (%) **
19602 108 885 930
19612 284 978 916 8,35
19622 539 846 743 11,15
19632 727 220 355 7,38
19642 937 067 308 7,69
19653 216 730 769 9,52
19663 651 490 385 13,52
19674 114 951 923 12,69
19684 500 913 462 9,38
19694 834 711 538 7,42
19705 758 076 923 19,10
19715 889 375 000 2,28
19726 546 971 154 11,17
19738 328 876 222 27,22
197410 611 972 457 27,41
197511 903 352 912 12,17
197613 513 365 131 13,53
197715 430 708 673 14,19
197818 172 904 343 17,77
197921 099 373 620 16,10
198025 151 784 493 19,21
198127 195 835 090 8,13
198228 050 225 869 3,14
198331 223 212 073 11,31
198432 108 979 077 2,84
198529 466 878 261 -8,23
198631 953 731 905 8,44
198736 088 139 705 12,94
198841 184 554 379 14,12
198946 975 371 566 14,06
199056 294 971 761 19,84
199163 063 902 997 12,02
199272 074 519 392 14,29
199381 149 583 722 12,59
199492 679 284 294 14,21
1995105 886 000 000 14,25
1996115 849 000 000 9,41
199797 744 314 396 -15,63
199873 593 161 409 -24,71
199984 561 389 126 14,90
200085 579 804 447 1,20
200183 578 712 592 -2,34
200292 439 123 745 10,60
2003104 399 000 000 12,94
2004119 278 000 000 14,25
2005131 564 000 000 10,30
2006150 692 000 000 14,54
2007174 789 000 000 15,99
2008198 086 000 000 13,33
2009194 509 000 000 -1,81
2010231 871 000 000 19,21
2011256 246 000 000 10,51
2012275 547 000 000 7,53
2013288 363 000 000 4,65
2014282 377 000 000 -2,08
2015273 446 000 000 -3,16
2016275 267 000 000 0,67
2017296 387 000 000 7,67
2018327 734 000 000 10,58

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 87 535 919 184,27. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 15441 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (327 734 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 108 885 930). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 355 930 157 407. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.9 et coefficient de détermination = 0.81).

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: Cambodge, Laos, Viêt Nam.

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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