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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 (%) **
1979271 852 953
1980272 329 238 0,18
1981245 221 070 -9,95
1982302 065 525 23,18
1983276 271 699 -8,54
1984216 836 799 -21,51
1985297 153 409 37,04
1986389 828 757 31,19
1987473 153 831 21,37
1988482 796 244 2,04
1989514 093 387 6,48
1990550 199 836 7,02
1991627 067 249 13,97
1992436 712 050 -30,36
1993437 323 035 0,14
1994487 387 884 11,45
1995534 911 070 9,75
1996583 322 432 9,05
1997592 972 779 1,65
1998627 508 974 5,82
1999566 641 961 -9,70
2000556 755 961 -1,74
2001416 668 429 -25,16
2002542 887 240 30,29
2003764 624 519 40,84
2004940 579 778 23,01
20051 075 486 840 14,34
20061 117 714 793 3,93
20071 461 134 270 30,73
20081 751 714 808 19,89
20091 917 904 420 9,49
20102 200 253 595 14,72
20112 832 638 327 28,74
20123 275 093 526 15,62
20133 798 797 668 15,99
20143 085 911 633 -18,77
20152 572 452 931 -16,64
20162 716 687 405 5,61
20173 050 639 785 12,29
20183 294 819 642 8,00

Faits saillants


Très forte augmentation en 39 ans


Pour l'ensemble de la période 1979-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 163 960 386,8. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1112 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 798 797 668) et c'est en 1984 qu'on enregistre la valeur la plus basse (216 836 799,4). Nous disposons des résultats pour 40 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 413 009 484. 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 = 0.86 et coefficient de détermination = 0.74).

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: Mali, Niger.

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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