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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 (%) **
197083 820 944 238
197194 170 564 295 12,35
1972110 964 000 000 17,83
1973132 916 000 000 19,78
1974148 282 000 000 11,56
1975173 772 000 000 17,19
1976167 887 000 000 -3,39
1977192 494 000 000 14,66
1978233 430 000 000 21,27
1979293 805 000 000 25,86
1980363 210 000 000 23,62
1981333 796 000 000 -8,10
1982332 197 000 000 -0,48
1983342 989 000 000 3,25
1984338 457 000 000 -1,32
1985350 102 000 000 3,44
1986493 850 000 000 41,06
1987625 338 000 000 26,63
1988691 342 000 000 10,55
1989723 012 000 000 4,58
1990914 263 000 000 26,45
1991969 119 000 000 6,00
19921 037 000 000 000 7,00
1993829 828 000 000 -19,98
1994854 370 000 000 2,96
1995896 235 000 000 4,90
1996998 944 000 000 11,46
1997953 605 000 000 -4,54
1998980 891 000 000 2,86
1999976 406 000 000 -0,46
2000895 453 000 000 -8,29
2001909 026 000 000 1,52
2002986 985 000 000 8,58
20031 233 580 000 000 24,98
20041 409 190 000 000 14,24
20051 466 130 000 000 4,04
20061 536 200 000 000 4,78
20071 726 090 000 000 12,36
20081 894 830 000 000 9,78
20091 777 350 000 000 -6,20
20101 734 490 000 000 -2,41
20111 854 970 000 000 6,95
20121 692 760 000 000 -8,74
20131 728 230 000 000 2,10
20141 730 440 000 000 0,13
20151 466 500 000 000 -15,25
20161 484 590 000 000 1,23
20171 548 050 000 000 4,27
20181 653 340 000 000 6,80

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 905 402 034 134,2. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1872 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 894 830 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (83 820 944 238). 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 1 356 614 393 934. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

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: Portugal, Espagne.

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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