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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 (%) **
199319 844 022 047
199418 772 412 396 -5,40
199517 254 210 910 -8,09
199616 872 559 556 -2,21
199718 375 111 848 8,91
199818 605 847 772 1,26
199914 163 201 049 -23,88
200013 529 370 310 -4,48
200115 800 686 676 16,79
200216 311 522 372 3,23
200320 270 827 901 24,27
200428 112 227 736 38,68
200534 905 705 148 24,17
200645 283 234 752 29,73
200758 878 803 827 30,02
200872 859 528 575 23,74
200968 246 290 934 -6,33
201083 191 990 092 21,90
2011101 451 000 000 21,95
2012117 433 000 000 15,75
2013142 146 000 000 21,04
2014131 016 000 000 -7,83
2015120 499 000 000 -8,03
201690 844 162 088 -24,61
2017102 235 000 000 12,54
2018103 963 000 000 1,69

Faits saillants


Augmentation de 424% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1993-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 57 340 950 173,54. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 424 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (142 146 000 000) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (13 529 370 310). Nous disposons des résultats pour 26 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 31 812 283 909. 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 = 0.89 et coefficient de détermination = 0.8).

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: Tadjikistan, Turkménistan, Ouzbékistan.

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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Évolution démographique depuis 1960
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