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Précisions


PIB par habitant ($ US constant 2010)
Le produit intérieur brut (PIB) est l'indicateur le plus retenu pour évaluer la production de biens et services d'un pays pendant une année. Il illustre l'importance de l'activité économique d'un pays. Quand il est formulé en dollars constants, comme c'est le cas ici, on peut procéder plus adéquatement à des comparaisons à travers les années puisque l'on tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information tient aussi compte de l'importance de la population. Enfin, pour des comparaisons internationales plus adéquates on doit examiner la donnée formulée en PPA (parité pouvoir d'achat).

Pour mieux comprendre les possibilités de cet indicateur économique, consulter notre outil sur les composantes du PIB: PIB des États-Unis.

Source: Banque mondiale

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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)
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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 (%) **
19601 224
19611 298 6,06
19621 266 -2,51
19631 395 10,17
19641 579 13,20
19651 473 -6,67
19661 585 7,58
19671 599 0,91
19681 736 8,51
19691 830 5,42
19701 939 5,95
19712 032 4,80
19722 024 -0,39
19732 046 1,13
19742 037 -0,44
19752 105 3,34
19762 271 7,84
19772 328 2,54
19782 469 6,02
19792 417 -2,08
19802 059 -14,81
19812 040 -0,94
19821 957 -4,04
19831 803 -7,89
19841 683 -6,63
19851 690 0,41
19861 679 -0,64
19871 612 -3,99
19881 573 -2,48
19891 561 -0,70
19901 490 -4,60
19911 438 -3,50
19921 384 -3,75
19931 333 -3,65
19941 299 -2,59
19951 346 3,62
19961 404 4,31
19971 411 0,55
19981 437 1,84
19991 420 -1,19
20001 355 -4,58
20011 325 -2,24
20021 274 -3,83
20031 231 -3,42
20041 220 -0,86
20051 215 -0,41
20061 207 -0,65
20071 202 -0,44
20081 205 0,27
20091 216 0,92
20101 212 -0,34
20111 131 -6,64
20121 222 8,04
20131 299 6,23
20141 378 6,10
20151 462 6,13
20161 539 5,27
20171 616 4,99
20181 693 4,73

Faits saillants


Augmentation de 38% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 580,95. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 38 %. C'est en 1978 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 468,61) et c'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 131,44). 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 2 248. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.49 et coefficient de détermination = 0.24).

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: Ghana, Nigeria, Togo.

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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