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Précisions


PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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 ou la grandeur de sa richesse générée. Quand la valeur est établie en dollars courants il s'agit de la valeur telle qu'elle est donnée sur le marché en fonction de celle de la monnaie à ce moment-là. Pour des comparaisons dans le temps, il vaut mieux considérer le même indicateur en dollars constants. Quand on veut procéder à des comparaisons internationales, le PIB (parité pouvoir d'achat) est très adéquat puisque la valeur tient compte des pouvoirs d'achats réels, très variables d'un pays à l'autre. Pour estimer la PPA, on compare le prix d'articles analogues, mais comme les articles disponibles dans les différents pays et à différentes périodes ne sont pas strictement identiques, ces estimations ne sont pas parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population.

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)
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PIB ($ US constant 2010)
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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 (%) **
199031 151 386 976
199129 492 863 704 -5,32
199226 997 653 662 -8,46
199323 914 821 336 -11,42
199423 472 899 887 -1,85
199524 132 842 320 2,81
199624 323 280 274 0,79
199723 352 899 266 -3,99
199823 232 184 908 -0,52
199922 561 241 765 -2,89
200021 471 546 215 -4,83
200121 481 677 905 0,05
200222 464 712 751 4,58
200324 158 215 792 7,54
200426 480 302 861 9,61
200528 980 361 193 9,44
200631 446 070 587 8,51
200734 312 035 164 9,11
200837 157 232 992 8,29
200938 509 451 426 3,64
201041 727 321 542 8,36
201145 527 503 793 9,11
201249 689 019 931 9,14
201354 849 584 189 10,39
201461 179 964 999 11,54
201566 110 756 415 8,06
201668 437 288 037 3,52
201772 337 232 184 5,70
201878 227 720 766 8,14

Faits saillants


Augmentation de 151% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 37 144 140 270,34. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 151 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (78 227 720 766) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (21 471 546 215). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 108 301 250 560. 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 = 0.84 et coefficient de détermination = 0.71).

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: Cameroun, 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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