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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 (%) **
196034 792 321 598
196136 540 969 271 5,03
196238 915 229 736 6,50
196343 778 123 130 12,50
196451 117 805 616 16,77
196554 394 573 193 6,41
196642 851 042 995 -21,22
196747 393 058 420 10,60
196847 799 884 223 0,86
196951 881 738 172 8,54
197055 326 240 286 6,64
197160 584 508 355 9,50
197264 036 134 461 5,70
197375 179 842 897 17,40
197489 810 713 779 19,46
197585 890 197 379 -4,37
197687 093 123 892 1,40
1977103 806 000 000 19,19
1978118 062 000 000 13,73
1979131 101 000 000 11,04
1980163 031 000 000 24,36
1981165 954 000 000 1,79
1982171 249 000 000 3,19
1983186 911 000 000 9,15
1984180 251 000 000 -3,56
1985195 099 000 000 8,24
1986210 914 000 000 8,11
1987232 654 000 000 10,31
1988242 384 000 000 4,18
1989236 050 000 000 -2,61
1990251 521 000 000 6,55
1991210 944 000 000 -16,13
1992220 939 000 000 4,74
1993213 534 000 000 -3,35
1994246 362 000 000 15,37
1995267 476 000 000 8,57
1996294 225 000 000 10,00
1997311 654 000 000 5,92
1998319 042 000 000 2,37
1999349 552 000 000 9,56
2000354 513 000 000 1,42
2001368 490 000 000 3,94
2002382 824 000 000 3,89
2003439 853 000 000 14,90
2004487 584 000 000 10,85
2005555 766 000 000 13,98
2006619 748 000 000 11,51
2007798 454 000 000 28,84
2008805 841 000 000 0,93
2009904 694 000 000 12,27
20101 101 420 000 000 21,75
20111 226 760 000 000 11,38
20121 227 160 000 000 0,03
20131 261 470 000 000 2,80
20141 398 200 000 000 10,84
20151 460 640 000 000 4,47
20161 595 160 000 000 9,21
20171 856 920 000 000 16,41
20181 919 920 000 000 3,39

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 419 585 039 620,34. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 5418 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 919 920 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (34 792 321 598). 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 2 885 704 113 318. 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 = 0.7).

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: Bhoutan, Sri Lanka, Népal.

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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