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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 (%) **
19605 391 397 846
19615 616 797 756 4,18
19625 989 197 607 6,63
19636 458 197 419 7,83
19647 237 997 108 12,07
19657 842 796 866 8,36
19668 524 596 594 8,69
19679 259 596 300 8,62
196810 245 195 906 10,64
196911 531 795 392 12,56
197013 022 794 796 12,93
197114 742 380 611 13,20
197215 170 569 972 2,90
197319 581 845 729 29,08
197423 809 488 643 21,59
197526 620 410 481 11,81
197625 851 999 978 -2,89
197728 442 949 975 10,02
197832 267 849 972 13,45
197938 877 816 254 20,48
198052 949 683 644 36,20
198158 142 917 422 9,81
198256 175 272 216 -3,38
198363 322 861 517 12,72
198457 014 358 325 -9,96
198543 161 519 748 -24,30
198650 251 382 371 16,43
198767 797 023 624 34,92
198873 102 870 395 7,83
198975 331 793 558 3,05
199092 336 055 476 22,57
199199 795 206 269 8,08
1992109 767 000 000 9,99
1993108 967 000 000 -0,73
1994114 627 000 000 5,19
1995125 671 000 000 9,63
1996120 605 000 000 -4,03
1997126 068 000 000 4,53
1998113 633 000 000 -9,86
1999112 018 000 000 -1,42
2000111 130 000 000 -0,79
200198 939 041 955 -10,97
200291 905 850 655 -7,11
2003139 524 000 000 51,81
2004185 213 000 000 32,75
2005209 956 000 000 13,36
2006217 327 000 000 3,51
2007237 429 000 000 9,25
2008225 610 000 000 -4,98
2009234 892 000 000 4,11
2010297 458 000 000 26,64
2011330 757 000 000 11,19
2012321 908 000 000 -2,68
2013297 666 000 000 -7,53
2014283 408 000 000 -4,79
2015254 772 000 000 -10,10
2016237 321 000 000 -6,85
2017279 762 000 000 17,88
2018299 101 000 000 6,91

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 108 327 144 656,27. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 5448 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (330 757 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 391 397 846). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 269 580 259 601. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.93 et coefficient de détermination = 0.86).

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: Botswana, Lesotho, Namibie, Eswatini.

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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