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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 (%)
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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 274 574 616
19717 305 468 551 16,43
19728 456 066 716 15,75
197311 375 404 742 34,52
197414 752 949 487 29,69
197517 300 701 176 17,27
197617 525 396 552 1,30
197717 900 459 927 2,14
197818 680 002 737 4,35
197921 030 654 918 12,58
198026 220 291 550 24,68
198126 332 830 619 0,43
198225 059 893 542 -4,83
198322 391 236 518 -10,65
198421 015 603 396 -6,14
198521 981 972 467 4,60
198630 271 869 320 37,71
198737 192 978 796 22,86
198843 696 053 203 17,48
198946 956 110 517 7,46
199062 133 986 781 32,32
199172 833 654 503 17,22
199288 884 158 450 22,04
199380 757 235 881 -9,14
199483 809 436 473 3,78
199597 074 592 013 15,83
1996101 421 000 000 4,48
199795 336 083 476 -6,00
1998100 212 000 000 5,11
1999103 627 000 000 3,41
200097 330 811 682 -6,08
200199 701 759 284 2,44
2002110 353 000 000 10,68
2003137 313 000 000 24,43
2004158 876 000 000 15,70
2005168 427 000 000 6,01
2006177 100 000 000 5,15
2007202 860 000 000 14,55
2008225 549 000 000 11,18
2009209 736 000 000 -7,01
2010205 811 000 000 -1,87
2011209 527 000 000 1,81
2012183 353 000 000 -12,49
2013190 760 000 000 4,04
2014194 086 000 000 1,74
2015166 238 000 000 -14,35
2016171 259 000 000 3,02
2017180 544 000 000 5,42
2018196 821 000 000 9,02

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 94 152 147 058,94. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3037 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (225 549 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (6 274 574 616). 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 181 846 092 303. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

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: Italie, 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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