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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 (%) **
1960102 367 473
1961108 456 325 5,95
1962111 830 403 3,11
1963118 359 454 5,84
1964128 149 076 8,27
1965134 252 347 4,76
1966146 940 069 9,45
1967161 787 977 10,10
1968170 864 424 5,61
1969176 565 253 3,34
1970173 297 586 -1,85
1971179 040 626 3,31
1972208 310 518 16,35
1973235 991 694 13,29
1974281 672 938 19,36
1975397 548 771 41,14
1976429 377 507 8,01
1977494 953 388 15,27
1978608 005 375 22,84
1979721 130 341 18,61
1980867 603 613 20,31
1981701 313 034 -19,17
1982788 551 878 12,44
1983662 859 419 -15,94
1984636 548 432 -3,97
1985815 063 782 28,04
19861 095 967 467 34,46
19871 177 873 178 7,47
19881 224 419 016 3,95
19891 164 872 513 -4,86
19901 384 523 449 18,86
19911 320 736 926 -4,61
19921 370 903 821 3,80
19931 214 009 195 -11,44
1994765 317 729 -36,96
19951 025 210 138 33,96
1996976 233 324 -4,78
1997862 438 565 -11,66
1998916 291 806 6,24
1999917 550 984 0,14
2000858 194 067 -6,47
2001886 874 414 3,34
2002937 439 181 5,70
20031 064 011 668 13,50
20041 250 215 860 17,50
20051 314 060 964 5,11
20061 424 481 072 8,40
20071 674 869 405 17,58
20081 979 321 169 18,18
20091 936 197 852 -2,18
20101 924 877 150 -0,58
20112 206 161 324 14,61
20122 374 798 478 7,64
20131 572 678 326 -33,78
20141 689 791 577 7,45
20151 484 143 617 -12,17
20161 718 332 057 15,78
20172 024 749 929 17,83

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 918 937 724,28. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1878 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 374 798 478) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (102 367 473,1). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 355 070 037. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.84).

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: Congo (rep. dem.), Cameroun, Guinée Équatoriale, Gabon.

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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