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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 (%) **
197030 151 688 614
197134 461 485 269 14,29
197243 396 631 633 25,93
197357 471 587 950 32,43
197472 117 980 963 25,48
197585 897 568 696 19,11
197691 365 833 872 6,37
1977101 538 000 000 11,13
1978122 001 000 000 20,15
1979165 366 000 000 35,54
1980183 730 000 000 11,11
1981162 953 000 000 -11,31
1982157 195 000 000 -3,53
1983136 777 000 000 -12,99
1984134 856 000 000 -1,40
1985141 662 000 000 5,05
1986194 460 000 000 37,27
1987248 255 000 000 27,66
1988289 467 000 000 16,60
1989322 397 000 000 11,38
1990416 317 000 000 29,13
1991451 368 000 000 8,42
1992503 367 000 000 11,52
1993421 359 000 000 -16,29
1994421 460 000 000 0,02
1995483 097 000 000 14,62
1996500 923 000 000 3,69
1997455 632 000 000 -9,04
1998473 888 000 000 4,01
1999484 879 000 000 2,32
2000455 509 000 000 -6,06
2001475 577 000 000 4,41
2002531 211 000 000 11,70
2003676 424 000 000 27,34
2004804 747 000 000 18,97
2005869 769 000 000 8,08
2006946 135 000 000 8,78
20071 109 040 000 000 17,22
20081 239 740 000 000 11,78
20091 152 340 000 000 -7,05
20101 118 420 000 000 -2,94
20111 170 470 000 000 4,65
20121 053 220 000 000 -10,02
20131 068 300 000 000 1,43
20141 081 800 000 000 1,26
2015931 755 000 000 -13,87
2016951 891 000 000 2,16
20171 008 070 000 000 5,90
20181 091 400 000 000 8,27

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 512 727 093 582,37. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3520 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 239 740 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (30 151 688 614). Nous disposons des résultats pour 49 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 998 980 825 595. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.89).

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: Italie, Portugal.

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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