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Précisions


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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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 (%) **
1976540 060 241
1977822 654 115 52,33
1978864 856 021 5,13
19791 072 594 073 24,02
19801 402 819 738 30,79
19811 921 912 833 37,00
19821 778 439 716 -7,47
19831 475 901 955 -17,01
19841 370 091 027 -7,17
1985975 076 026 -28,83
19861 169 665 714 19,96
19871 325 170 753 13,29
19881 371 239 647 3,48
1989964 940 828 -29,63
19901 045 795 691 8,38
1991995 740 931 -4,79
19921 543 542 218 55,01
19931 881 368 163 21,89
19941 991 126 378 5,83
19951 990 582 192 -0,03
19962 037 799 718 2,37
19971 868 829 337 -8,29
19981 674 894 217 -10,38
19991 907 898 449 13,91
20001 786 459 803 -6,37
20011 743 018 336 -2,43
20021 815 655 853 4,17
20032 102 679 831 15,81
20042 828 490 832 34,52
20053 855 712 271 36,32
20063 832 299 013 -0,61
20074 702 538 787 22,71
20086 119 346 203 30,13
20096 573 661 972 7,42
20107 297 746 479 11,01
20117 319 859 155 0,30
20126 705 633 803 -8,39
20136 712 957 746 0,11
20147 139 436 620 6,35
20157 342 253 521 2,84
20166 967 042 254 -5,11
20177 857 746 479 12,78
20187 787 323 944 -0,90

Faits saillants


Très forte augmentation en 42 ans


Pour l'ensemble de la période 1976-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 3 127 508 435,35. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1342 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 857 746 479) et c'est en 1976 qu'on enregistre la valeur la plus basse (540 060 241). Nous disposons des résultats pour 43 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 9 242 261 172. 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 = 0.88 et coefficient de détermination = 0.77).

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: Irak, 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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