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Précisions


Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
Les dépenses publiques s'opposent aux dépenses effectuées par les ménages ou les individus. On y retrouve toutes les dépenses de salaires, d'achat d'équipements pour couvrir les différentes missions des administrations publiques. On exclut cependant les investissements en bâtiments ou en infrastructures qui appartiennent à la formation brute de capital fixe.

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 (%) **
198914 342 940 773
199013 451 869 536 -6,21
199113 478 171 373 0,20
199212 983 508 690 -3,67
199310 492 842 400 -19,18
199410 174 437 008 -3,03
199510 254 919 727 0,79
19969 695 545 662 -5,45
199713 740 667 080 41,72
199810 306 592 462 -24,99
19996 262 283 675 -39,24
20006 539 425 516 4,43
20017 092 757 022 8,46
20027 415 987 684 4,56
20039 064 451 404 22,23
200410 836 247 415 19,55
200514 943 118 622 37,90
200618 897 029 703 26,46
200724 284 950 495 28,51
200830 541 654 010 25,76
200922 460 211 521 -26,46
201026 370 280 760 17,41
201128 328 103 820 7,42
201232 782 755 600 15,73
201334 063 680 721 3,91
201424 919 447 786 -26,84
201517 226 833 053 -30,87
201617 366 122 272 0,81
201723 184 203 996 33,50
201827 165 530 045 17,17

Faits saillants


Augmentation de 89% en 29 ans


Pour l'ensemble de la période 1989-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 16 955 552 358,4. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 89 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (34 063 680 721) et c'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus basse (6 262 283 675). Nous disposons des résultats pour 30 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 13 250 682 314. 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 = 0.69 et coefficient de détermination = 0.48).

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: Moldavie, Russie.

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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