12 novembre 2019 Recherche  
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Précisions


Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Cette donnée comprend trois éléments de base: la construction résidentielle (achat de maisons unifamiliales et habitations ayant plusieurs logements), la construction non résidentielle (mise en chantier d'usines, d'immeubles de bureaux et d'édifices commerciaux) et l'achat de machineries que l'on retrouve dans les différentes usines du pays.

Source: Banque mondiale

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Épargne domestique brute ($ US courant)
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)
PIB par habitant ($ US constant 2010)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Taux d'intérêt réel (%)
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 (%) **
1974196 506 376
1975286 963 585 46,03
1976224 314 272 -21,83
1977199 039 629 -11,27
1978205 622 827 3,31
1979311 204 326 51,35
1980610 092 158 96,04
1981960 139 128 57,38
19821 290 602 344 34,42
1983806 159 489 -37,54
1984666 656 497 -17,30
1985654 405 180 -1,84
1986544 621 094 -16,78
1987453 309 181 -16,77
1988411 954 788 -9,12
1989346 699 455 -15,84
1990482 251 124 39,10
1991535 612 564 11,07
1992603 721 007 12,72
1993555 418 244 -8,00
1994936 681 552 68,64
1995725 796 677 -22,51
1996805 933 077 11,04
1997501 684 687 -37,75
1998474 440 454 -5,43
1999625 792 696 31,90
2000673 337 020 7,60
2001734 017 381 9,01
2002680 795 600 -7,25
2003890 748 347 30,84
20041 018 304 010 14,32
20051 200 542 130 17,90
20061 643 775 036 36,92
20071 799 798 177 9,49
20082 137 055 993 18,74
20092 130 144 394 -0,32
20102 434 112 628 14,27
20113 613 923 526 48,47
20123 531 783 132 -2,27
20134 329 127 196 22,58
20145 813 963 978 34,30
20153 495 923 152 -39,87
20162 480 584 586 -29,04
20171 934 327 403 -22,02
20182 009 443 816 3,88

Faits saillants


Augmentation de 923% en 44 ans


Pour l'ensemble de la période 1974-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 265 940 667,73. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 923 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (5 813 963 978) et c'est en 1974 qu'on enregistre la valeur la plus basse (196 506 375,5). Nous disposons des résultats pour 45 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -3 238 971 281,07. 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 = 0.74 et coefficient de détermination = 0.55).

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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