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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 (%) **
1975483 433 337
1976530 023 629 9,64
1977659 332 215 24,40
1978842 976 050 27,85
19791 043 986 228 23,85
19801 734 953 068 66,19
19811 672 380 056 -3,61
19821 748 841 060 4,57
19831 782 153 059 1,90
19841 771 971 386 -0,57
19851 892 743 378 6,82
19862 326 593 898 22,92
19872 820 961 389 21,25
19883 307 226 600 17,24
19893 445 511 006 4,18
19904 392 484 251 27,48
19914 856 570 328 10,57
19925 701 426 988 17,40
19935 031 418 728 -11,75
19945 560 480 714 10,52
19957 377 742 561 32,68
19967 626 420 326 3,37
19977 380 881 414 -3,22
19988 038 425 339 8,91
19998 126 902 913 1,10
20007 688 108 388 -5,40
20018 062 167 577 4,87
20028 949 991 346 11,01
200311 463 959 230 28,09
200413 519 285 000 17,93
200514 393 656 262 6,47
200615 723 089 951 9,24
200719 265 120 449 22,53
200823 335 680 387 21,13
200921 397 667 408 -8,30
201021 696 579 610 1,40
201123 403 183 463 7,87
201221 409 139 149 -8,52
201320 433 902 245 -4,56
201419 842 067 225 -2,90
201516 674 729 835 -15,96
201616 974 128 847 1,80
201718 214 197 921 7,31
201819 989 574 870 9,75

Faits saillants


Très forte augmentation en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 9 377 092 469,82. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4035 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (23 403 183 463) et c'est en 1975 qu'on enregistre la valeur la plus basse (483 433 337,1). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 16 840 801 173. 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: Turquie.

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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