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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 (%) **
1965668 380 952
1966699 047 619 4,59
1967739 619 048 5,80
1968813 714 286 10,02
1969878 285 714 7,94
19701 174 476 190 33,72
19711 328 169 822 13,09
19721 715 573 255 29,17
19732 159 392 789 25,87
19742 518 900 344 16,65
19753 196 868 009 26,92
19763 348 180 970 4,73
19773 979 487 179 18,86
19784 596 347 910 15,50
19795 287 576 876 15,04
19806 645 838 479 25,69
19816 417 375 456 -3,44
19826 409 344 845 -0,13
19836 250 883 913 -2,47
19846 229 660 144 -0,34
19856 380 587 178 2,42
19867 261 335 013 13,80
19877 515 144 202 3,50
19887 968 990 441 6,04
19898 021 489 519 0,66
19909 829 886 364 22,54
199110 324 673 913 5,03
199212 046 924 469 16,68
199311 435 986 849 -5,07
199412 239 521 550 7,03
199514 281 378 873 16,68
199614 981 919 047 4,91
199716 143 503 029 7,75
199817 011 592 167 5,38
199917 741 611 870 4,29
200016 594 513 752 -6,47
200117 154 027 942 3,37
200218 504 888 514 7,87
200321 989 910 749 18,83
200424 705 580 088 12,35
200525 401 186 989 2,82
200626 963 636 364 6,15
200730 388 013 111 12,70
200834 769 336 904 14,42
200934 176 701 474 -1,70
201034 869 777 840 2,03
201138 456 061 230 10,28
201238 084 000 256 -0,97
201339 923 247 369 4,83
201441 824 939 624 4,76
201539 230 271 207 -6,20
201638 587 104 283 -1,64
201736 995 784 079 -4,12

Faits saillants


Très forte augmentation en 52 ans


Pour l'ensemble de la période 1965-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 15 035 106 713,36. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 5435 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (41 824 939 624) et c'est en 1965 qu'on enregistre la valeur la plus basse (668 380 952,4). Nous disposons des résultats pour 53 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 35 494 303 061. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

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: Libye, Maroc, Mauritanie.

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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