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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 (%)
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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 (%) **
1960354 406 709
1961385 151 992 8,68
1962387 662 474 0,65
1963427 296 646 10,22
1964477 492 662 11,75
1965774 649 860 62,23
1966817 086 835 5,48
1967828 571 429 1,41
1968888 235 294 7,20
1969991 316 527 11,61
19822 178 500 000 119,76
19832 186 000 000 0,34
19843 387 770 931 54,98
19853 288 771 633 -2,92
19863 743 804 242 13,84
19876 295 605 631 68,16
19886 495 550 000 3,18
19895 227 013 571 -19,53
19904 324 932 997 -17,26
19913 347 179 324 -22,61
19922 865 026 332 -14,40
19933 021 492 906 5,46
19943 682 977 578 21,89
19955 471 777 811 48,57
19965 394 452 332 -1,41
19975 387 441 250 -0,13
19986 187 800 227 14,86
19995 492 877 041 -11,23
20005 695 457 998 3,69
20015 431 186 878 -4,64
20025 822 920 241 7,21
20035 879 437 612 0,97
20047 128 267 427 21,24
20057 943 559 673 11,44
20069 122 003 291 14,84
200711 205 942 912 22,85
200812 063 333 216 7,65
200915 806 126 274 31,03
201017 338 113 041 9,69
201117 639 352 913 1,74
201219 783 977 962 12,16
201320 156 654 960 1,88
201422 567 639 679 11,96
201523 350 109 114 3,47
201620 409 233 596 -12,59
201721 711 530 902 6,38
201823 149 570 326 6,62

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 7 585 431 040. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 6432 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (23 350 109 114) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (354 406 708,6). Nous disposons des résultats pour 47 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 24 457 247 013. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.84 et coefficient de détermination = 0.71).

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: Kenya, Rwanda, Tanzanie.

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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Évolution démographique depuis 1960
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