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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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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)
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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 (%) **
19601 457
19611 541 5,77
19621 581 2,63
19631 480 -6,43
19641 497 1,17
19651 512 0,98
19661 492 -1,32
19671 482 -0,63
19681 552 4,69
19691 623 4,57
19701 677 3,36
19711 756 4,67
19721 852 5,48
19731 946 5,08
19742 038 4,75
19752 132 4,60
19762 090 -2,00
19771 848 -11,57
19781 909 3,31
19792 036 6,66
19802 326 14,26
19812 658 14,23
19823 190 20,04
19833 280 2,82
19843 410 3,95
19853 275 -3,94
19862 967 -9,42
19872 892 -2,53
19882 863 -0,98
19892 859 -0,16
19902 809 -1,72
19912 799 -0,38
19922 794 -0,18
19932 691 -3,68
19942 473 -8,09
19952 500 1,10
19962 534 1,36
19972 447 -3,45
19982 466 0,77
19992 334 -5,36
20002 439 4,52
20012 460 0,88
20022 501 1,66
20032 450 -2,04
20042 461 0,42
20052 569 4,42
20062 640 2,76
20072 511 -4,91
20082 561 2,01
20092 664 4,00
20102 810 5,49
20112 826 0,57
20122 858 1,15
20132 884 0,92
20143 006 4,21
20153 010 0,13
20162 852 -5,24
20172 693 -5,56
20182 652 -1,55

Faits saillants


Augmentation de 82% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 388,36. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 82 %. C'est en 1984 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 409,71) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 456,63). 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 2 237. 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 = 0.72 et coefficient de détermination = 0.52).

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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