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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 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 (%) **
1970109 790 000 000
1971125 294 000 000 14,12
1972145 843 000 000 16,40
1973163 720 000 000 12,26
1974183 419 000 000 12,03
1975219 976 000 000 19,93
1976208 213 000 000 -5,35
1977228 048 000 000 9,53
1978287 568 000 000 26,10
1979374 616 000 000 30,27
1980487 311 000 000 30,08
1981470 951 000 000 -3,36
1982447 999 000 000 -4,87
1983425 317 000 000 -5,06
1984399 899 000 000 -5,98
1985418 739 000 000 4,71
1986526 399 000 000 25,71
1987641 787 000 000 21,92
1988780 330 000 000 21,59
1989784 962 000 000 0,59
1990933 121 000 000 18,87
1991993 412 000 000 6,46
19921 043 950 000 000 5,09
1993941 094 000 000 -9,85
19941 006 480 000 000 6,95
19951 089 080 000 000 8,21
19961 147 550 000 000 5,37
19971 274 010 000 000 11,02
19981 359 820 000 000 6,74
19991 399 540 000 000 2,92
20001 380 670 000 000 -1,35
20011 374 990 000 000 -0,41
20021 502 340 000 000 9,26
20031 731 440 000 000 15,25
20042 052 250 000 000 18,53
20052 146 920 000 000 4,61
20062 275 690 000 000 6,00
20072 587 150 000 000 13,69
20082 474 960 000 000 -4,34
20092 089 280 000 000 -15,58
20102 126 430 000 000 1,78
20112 267 030 000 000 6,61
20122 308 170 000 000 1,81
20132 367 450 000 000 2,57
20142 582 300 000 000 9,08
20152 459 050 000 000 -4,77
20162 269 100 000 000 -7,72
20172 231 050 000 000 -1,68
20182 398 780 000 000 7,52

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 209 046 695 267,27. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2085 %. C'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 587 150 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (109 790 000 000). 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 2 089 565 377 877. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.94).

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: Irlande, Finlande, Islande, Norvège, Suède.

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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