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Précisions


PIB ($ 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 puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera utile d'examiner le même indicateur par habitant. 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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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)
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PIB ($ US constant 2010)
PIB ($ US courant)
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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 (%) **
1980193 155 977
1981209 480 674 8,45
1982215 398 566 2,83
1983235 906 125 9,52
1984244 831 092 3,78
1985265 989 607 8,64
1986273 627 380 2,87
1987285 418 159 4,31
1988302 534 271 6,00
1989319 772 521 5,70
1990321 985 896 0,69
1991326 507 051 1,40
1992362 219 241 10,94
1993393 762 420 8,71
1994469 296 455 19,18
1995535 991 160 14,21
1996596 807 530 11,35
1997663 163 133 11,12
1998746 173 157 12,52
1999829 913 548 11,22
2000948 465 610 14,28
2001969 632 085 2,23
20021 020 546 411 5,25
20031 063 167 076 4,18
20041 171 578 994 10,20
20051 252 563 900 6,91
20061 352 565 476 7,98
20071 557 758 964 15,17
20081 661 358 044 6,65
20091 640 251 720 -1,27
20101 664 310 770 1,47
20111 730 365 372 3,97
20121 749 086 512 1,08
20131 763 128 136 0,80
20141 773 904 599 0,61
20151 791 765 400 1,01
20161 876 082 144 4,71
20171 951 374 147 4,01
20182 059 101 015 5,52

Faits saillants


Augmentation de 966% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 943 306 168,21. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 966 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 059 101 015) et c'est en 1980 qu'on enregistre la valeur la plus basse (193 155 976,6). Nous disposons des résultats pour 39 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 438 300 322. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.95).

En 1980, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2018, cette même part est de 0,00 %.

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: Guinée, Liberia, Guinée-Bissau, Sénégal, Sierra Leone.

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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