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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 (%) **
19605 391 292 174
19615 616 687 666 4,18
19625 989 080 218 6,63
19636 458 070 839 7,83
19647 237 855 243 12,07
19657 842 643 147 8,36
19668 524 429 511 8,69
19679 259 414 812 8,62
196810 244 995 100 10,64
196911 531 569 369 12,56
197013 022 539 549 12,93
197114 742 729 306 13,21
197215 171 068 037 2,91
197319 580 691 643 29,07
197423 808 682 855 21,59
197526 620 689 655 11,81
197625 850 965 961 -2,89
197728 441 812 328 10,02
197832 266 559 338 13,45
197938 878 859 857 20,49
198052 951 977 401 36,20
198160 983 626 150 15,17
198259 236 670 875 -2,86
198364 315 799 070 8,57
198464 781 269 254 0,72
198550 558 709 135 -21,95
198661 106 912 884 20,86
198782 218 714 635 34,55
198890 887 564 257 10,54
198998 054 990 322 7,89
199092 336 798 980 -5,83
199199 795 748 379 8,08
1992109 768 000 000 9,99
1993108 968 000 000 -0,73
1994114 627 000 000 5,19
1995125 670 000 000 9,63
1996120 607 000 000 -4,03
1997126 067 000 000 4,53
1998113 632 000 000 -9,86
1999112 018 000 000 -1,42
2000111 131 000 000 -0,79
200199 009 194 360 -10,91
200291 905 850 655 -7,17
2003139 524 000 000 51,81
2004185 216 000 000 32,75
2005209 873 000 000 13,31
2006217 327 000 000 3,55
2007237 429 000 000 9,25
2008225 610 000 000 -4,98
2009234 892 000 000 4,11
2010297 458 000 000 26,64
2011330 757 000 000 11,19
2012321 904 000 000 -2,68
2013297 515 000 000 -7,58
2014283 191 000 000 -4,81
2015254 427 000 000 -10,16
2016237 328 000 000 -6,72
2017280 356 000 000 18,13
2018298 985 000 000 6,64

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 109 811 939 753,22. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 5446 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (330 757 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 391 292 174). 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 270 345 689 654. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.93 et coefficient de détermination = 0.87).

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: Botswana, Lesotho, Namibie, Eswatini.

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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Profil du pays
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