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Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Cette donnée comprend trois éléments de base: la construction résidentielle (achat de maisons unifamiliales et habitations ayant plusieurs logements), la construction non résidentielle (mise en chantier d'usines, d'immeubles de bureaux et d'édifices commerciaux) et l'achat de machineries que l'on retrouve dans les différentes usines du pays.

Source: Banque mondiale

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Dépenses de consommation finale ($ US courant)
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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 (%) **
19605 353 005 447
19616 181 445 807 15,48
19626 731 666 153 8,90
19637 914 280 227 17,57
19649 198 542 726 16,23
196510 195 861 139 10,84
19667 674 279 661 -24,73
19678 056 085 294 4,98
19688 604 402 265 6,81
19699 423 982 104 9,53
19709 698 056 143 2,91
197111 170 633 126 15,18
197212 186 213 367 9,09
197313 603 157 772 11,63
197416 525 706 250 21,48
197517 444 171 147 5,56
197618 991 322 954 8,87
197722 827 701 917 20,20
197826 626 009 519 16,64
197931 140 401 641 16,95
198036 661 822 392 17,73
198138 441 270 710 4,85
198242 179 310 569 9,72
198344 894 514 905 6,44
198444 235 900 850 -1,47
198550 695 257 071 14,60
198657 020 070 823 12,48
198768 205 918 070 19,62
198869 911 895 235 2,50
198972 757 777 655 4,07
199083 718 295 869 15,06
199166 403 598 831 -20,68
199272 310 053 829 8,89
199366 103 102 062 -8,58
199476 447 937 683 15,65
199590 563 795 241 18,46
199696 357 166 196 6,40
1997105 423 000 000 9,41
1998107 271 000 000 1,75
1999126 337 000 000 17,77
2000121 885 000 000 -3,52
2001145 304 000 000 19,21
2002145 895 000 000 0,41
2003172 191 000 000 18,02
2004217 766 000 000 26,47
2005268 719 000 000 23,40
2006315 785 000 000 17,51
2007435 748 000 000 37,99
2008416 232 000 000 -4,48
2009455 592 000 000 9,46
2010556 807 000 000 22,22
2011625 551 000 000 12,35
2012611 106 000 000 -2,31
2013581 076 000 000 -4,91
2014613 374 000 000 5,56
2015604 427 000 000 -1,46
2016646 322 000 000 6,93
2017759 727 000 000 17,55
2018796 591 000 000 4,85

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 172 298 027 754,31. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 14781 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (796 591 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 353 005 447). 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 1 089 948 821 875. 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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