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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 ($ 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 (%) **
19702 015 951 883
19712 435 480 565 20,81
19723 258 586 360 33,80
19734 330 165 168 32,88
19744 873 670 087 12,55
19755 367 653 333 10,14
19765 454 584 881 1,62
19776 080 617 601 11,48
19787 019 182 026 15,44
19797 573 427 049 7,90
198010 061 008 811 32,85
198110 558 557 980 4,95
198210 151 037 588 -3,86
19838 507 261 129 -16,19
19846 363 218 022 -25,20
19856 325 879 986 -0,59
19869 167 387 750 44,92
198712 617 621 175 37,64
198815 729 026 462 24,66
198916 439 977 336 4,52
199021 046 865 842 28,02
199122 693 231 442 7,82
199226 015 139 739 14,64
199321 539 982 296 -17,20
199422 624 111 594 5,03
199527 500 607 669 21,55
199629 215 129 971 6,23
199730 421 212 121 4,13
199833 897 118 210 11,43
199935 158 651 183 3,72
200033 130 608 071 -5,77
200133 268 327 517 0,42
200234 688 881 046 4,27
200339 171 975 169 12,92
200444 279 569 158 13,04
200545 601 058 326 2,98
200646 999 407 853 3,07
200754 066 042 978 15,04
200859 951 647 869 10,89
200951 668 634 343 -13,82
201048 941 193 372 -5,28
201145 092 268 163 -7,86
201234 217 756 579 -24,12
201333 393 086 888 -2,41
201434 511 967 912 3,35
201530 927 974 086 -10,38
201631 960 441 698 3,34
201737 060 884 129 15,96
201842 305 928 450 14,15

Faits saillants


Très forte augmentation en 48 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 24 605 714 364,08. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1999 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (59 951 647 869) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 015 951 883). 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 49 478 501 093. 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: 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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