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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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 constants (sur la base d'une année de référence) on peut retrancher les effets trompeurs de l'inflation ou de la déflation. L'indicateur en question est d'autant plus adéquat pour des données internationales puisqu'on lui a apporté la correction dite de la PPA (parité pouvoir d'achat). On tient alors compte des pouvoirs d'achat 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 toujours parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population; pour la considérer il faudra envisager le PIB PPA par habitant.

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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Valeur ajoutée - agriculture (% du PIB)
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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199018 568 819 535
199119 703 839 276 6,11
199219 094 961 943 -3,09
199319 848 555 120 3,95
199420 585 483 311 3,71
199521 609 373 912 4,97
199622 392 724 310 3,63
199723 677 701 100 5,74
199824 501 172 142 3,48
199922 312 574 852 -8,93
200021 892 436 565 -1,88
200122 359 891 188 2,14
200222 304 207 642 -0,25
200322 805 456 794 2,25
200422 962 710 239 0,69
200523 577 239 055 2,68
200622 915 525 367 -2,81
200724 292 314 886 6,01
200823 488 620 495 -3,31
200923 519 233 477 0,13
201025 186 720 628 7,09
201126 972 900 730 7,09
201228 389 268 494 5,25
201329 990 053 893 5,64
201431 284 114 055 4,31
201532 497 593 366 3,88
201633 177 261 750 2,09
201733 336 433 734 0,48
201833 743 506 119 1,22

Faits saillants


Augmentation de 82% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 24 723 817 012,97. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 82 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (33 743 506 119) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (18 568 819 535). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 39 287 787 696. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.82).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,04 %. En 2018, cette même part est de 0,03 %.

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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