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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)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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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 (%) **
19604 362
19614 958 13,66
19625 270 6,30
19635 523 4,80
19645 694 3,10
19656 071 6,61
19666 231 2,63
19676 359 2,06
19686 384 0,39
19696 758 5,86
19707 199 6,53
19717 788 8,18
19728 514 9,32
19739 212 8,20
197412 610 36,89
197514 733 16,84
197619 563 32,78
197716 726 -14,50
197812 413 -25,79
197912 178 -1,89
198012 187 0,08
198112 492 2,50
198211 800 -5,54
198312 142 2,90
198412 712 4,70
198512 086 -4,93
198611 665 -3,48
19879 402 -19,40
198810 319 9,76
198910 894 5,58
199011 149 2,34
199111 512 3,25
199210 858 -5,68
199310 988 1,20
199411 100 1,02
199511 355 2,29
199611 470 1,02
199711 827 3,11
199811 938 0,94
199910 608 -11,13
200010 160 -4,22
200110 133 -0,27
20029 870 -2,60
20039 850 -0,20
20049 670 -1,83
20059 666 -0,04
20069 135 -5,50
20079 404 2,95
20088 818 -6,24
20098 546 -3,09
20108 841 3,45
20119 128 3,25
20129 250 1,34
20139 409 1,72
20149 467 0,62
20159 512 0,47
20169 420 -0,97
20179 204 -2,29
20189 077 -1,38

Faits saillants


Augmentation de 108% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 9 925,54. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 108 %. C'est en 1976 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (19 562,59) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 362,14). 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 8 658. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.2 et coefficient de détermination = 0.04).

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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