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Précisions


Dépenses de consommation finale ($ US courant)
Elle regroupe les dépenses de consommation finale des ménages et des administrations publiques. Cette donnée est utile pour mesurer la production nationale, et donc le PIB. Elle fait partie de la «Comptabilité nationale» d'un pays.

Source: Banque mondiale

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Croissance annuelle du PIB (%)
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Dépenses de consommation finale des ménages ($ US courant)
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 (%) **
1970182 342 431
1971206 278 475 13,13
1972219 816 893 6,56
1973442 820 861 101,45
1974524 293 946 18,40
1975770 368 931 46,93
1976813 139 142 5,55
19771 168 594 783 43,71
19781 198 284 856 2,54
19791 393 840 298 16,32
19801 684 971 361 20,89
19811 582 812 722 -6,06
19821 557 791 417 -1,58
19831 594 999 141 2,39
19841 714 586 499 7,50
19851 760 661 496 2,69
19862 489 706 329 41,41
19872 499 529 488 0,39
19882 591 588 437 3,68
19892 892 714 708 11,62
19903 758 473 535 29,93
19913 174 431 750 -15,54
19923 641 546 751 14,71
19932 788 346 088 -23,43
19942 305 517 068 -17,32
19952 630 460 200 14,09
19962 869 289 637 9,08
19972 368 095 706 -17,47
19982 783 001 933 17,52
19992 544 457 187 -8,57
20002 115 099 899 -16,87
20012 613 085 124 23,54
20022 855 881 922 9,29
20033 477 105 913 21,75
20043 890 128 961 11,88
20054 077 550 851 4,82
20064 484 447 114 9,98
20075 373 203 402 19,82
20086 127 368 300 14,04
20096 174 937 731 0,78
20106 336 380 672 2,61
20117 341 379 910 15,86
20127 465 454 356 1,69
20138 221 849 090 10,13
20148 969 797 947 9,10
20157 570 352 790 -15,60
20167 719 174 421 1,97
20177 923 084 145 2,64

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 3 310 188 437. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4245 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (8 969 797 947) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (182 342 431,2). Nous disposons des résultats pour 48 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 7 792 489 540. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.92 et coefficient de détermination = 0.84).

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: Congo (rep. dem.), Cameroun, Centrafricaine (rep), Guinée Équatoriale.

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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