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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 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 (%) **
198013 695 692 308
198112 596 857 143 -8,02
198212 534 400 000 -0,50
198311 001 222 222 -12,23
198411 421 166 667 3,82
198511 701 631 579 2,46
198613 680 411 765 16,91
198719 370 923 077 41,60
198814 867 294 118 -23,25
198915 090 388 889 1,50
199016 097 272 727 6,67
19918 004 354 839 -50,28
19928 896 391 753 11,14
199310 000 797 101 12,41
19948 846 439 114 -11,54
199513 830 357 143 56,34
199610 778 527 263 -22,07
19978 779 416 137 -18,55
199811 190 922 518 27,47
199911 546 661 588 3,18
200011 426 082 042 -1,04
200112 476 907 585 9,20
200214 343 620 607 14,96
200318 629 941 709 29,88
200422 945 019 364 23,16
200525 960 993 584 13,14
200629 234 977 233 12,61
200737 836 249 125 29,42
200845 069 623 093 19,12
200941 447 145 802 -8,04
201040 391 295 519 -2,55
201144 828 297 192 10,99
201243 850 328 515 -2,18
201344 114 074 376 0,60
201445 163 410 663 2,38
201539 485 774 201 -12,57
201640 894 683 258 3,57
201744 669 317 200 9,23
201850 409 776 705 12,85

Faits saillants


Augmentation de 268% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 23 002 785 897,03. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 268 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (50 409 776 705) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (8 004 354 839). Nous disposons des résultats pour 39 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 52 647 089 220. 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: Bosnie-Herzégovine, Croatie, Macédoine du Nord, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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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