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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 (%)
Dépenses de consommation finale ($ US courant)
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 (%) **
19706 322 333 333
19715 617 250 000 -11,15
19726 937 750 000 23,51
197310 145 750 000 46,24
197414 530 750 000 43,22
197514 169 333 333 -2,49
197613 672 125 000 -3,51
197714 980 200 000 9,57
197814 863 588 235 -0,78
197918 545 760 000 24,77
198020 906 196 078 12,73
198122 888 912 281 9,48
198224 198 868 313 5,72
198326 600 660 142 9,93
198424 759 396 317 -6,92
198523 524 326 915 -4,99
198628 816 186 853 22,50
198736 075 447 197 25,19
198843 039 160 423 19,30
198942 325 988 207 -1,66
199049 691 649 291 17,40
199155 367 724 014 11,42
199260 605 214 835 9,46
199362 010 874 916 2,32
199470 722 275 746 14,05
199582 274 183 708 16,33
199689 417 525 300 8,68
199791 546 079 405 2,38
199892 112 653 088 0,62
199992 478 608 329 0,40
2000102 300 000 000 10,62
2001104 522 000 000 2,17
200299 539 768 205 -4,77
2003103 200 000 000 3,68
2004108 689 000 000 5,32
2005113 435 000 000 4,37
2006122 262 000 000 7,78
2007142 382 000 000 16,46
2008173 941 000 000 22,17
2009164 148 000 000 -5,63
2010185 581 000 000 13,06
2011206 818 000 000 11,44
2012202 460 000 000 -2,11
2013228 701 000 000 12,96
2014241 316 000 000 5,52
2015230 724 000 000 -4,39
2016246 195 000 000 6,71
2017273 183 000 000 10,96
2018288 201 000 000 5,50

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 91 770 297 040,98. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4458 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (288 201 000 000) et c'est en 1971 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 617 250 000). 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 362 284 804 155. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 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: Jordanie, Liban, Syrie.

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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