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Précisions


PIB par habitant ($ US constant 2005)
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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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 2005)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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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 (%) **
1960956
1961948 -0,90
1962956 0,85
1963970 1,48
1964982 1,24
1965979 -0,30
19661 001 2,19
1967870 -13,02
1968903 3,78
1969924 2,33
1970929 0,52
1971937 0,85
1972937 0,02
1973961 2,59
19741 036 7,77
19751 121 8,22
19761 030 -8,11
19771 139 10,55
19781 350 18,53
19791 390 2,96
19801 323 -4,85
19811 502 13,59
19821 567 4,28
19831 624 3,63
19841 692 4,20
19851 772 4,75
19861 834 3,49
19871 740 -5,15
19881 555 -10,63
19891 481 -4,76
19901 350 -8,86
19911 261 -6,56
19921 188 -5,82
19931 063 -10,46
19941 057 -0,61
19951 065 0,77
19961 083 1,70
19971 112 2,61
19981 133 1,93
19991 152 1,71
20001 163 0,96
20011 183 1,72
20021 202 1,56
20031 224 1,85
20041 273 3,98
20051 264 -0,68
20061 273 0,69
20071 299 2,07
20081 308 0,69
20091 301 -0,57
20101 309 0,64
20111 327 1,34
20121 350 1,76
20131 385 2,61
20141 428 3,10
20151 470 2,90
20161 498 1,95
20171 512 0,90

Faits saillants


Augmentation de 58% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 235,22. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 58 %. C'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 833,99) et c'est en 1967 qu'on enregistre la valeur la plus basse (870,27). 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 1 797. 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 = 0.48 et coefficient de détermination = 0.23).

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.), Centrafricaine (rep), 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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