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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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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 2005)
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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 019 555 277
199129 352 925 996 -5,37
199226 869 723 937 -8,46
199323 803 820 458 -11,41
199423 362 292 666 -1,85
199524 016 501 151 2,80
199624 204 719 005 0,78
199723 236 123 869 -4,00
199823 106 809 245 -0,56
199922 458 624 924 -2,81
200021 382 257 811 -4,79
200121 410 240 131 0,13
200222 379 726 130 4,53
200324 099 183 650 7,68
200426 430 389 643 9,67
200528 954 543 757 9,55
200631 432 103 245 8,56
200734 288 464 170 9,09
200837 137 710 240 8,31
200938 488 104 650 3,64
201041 727 317 113 8,42
201145 527 503 793 9,11
201249 689 015 996 9,14
201354 849 586 942 10,39
201461 179 963 100 11,54
201566 110 750 485 8,06
201668 437 286 890 3,52
201772 319 029 069 5,67

Faits saillants


Augmentation de 133% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 35 616 937 984. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 133 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (72 319 029 069) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (21 382 257 811). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 109 750 788 642. 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 = 0.83 et coefficient de détermination = 0.69).

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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