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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 (%)
Dépenses de consommation finale ($ US courant)
Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
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 2005)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2005)
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 (%) **
19861 577 636 651
19871 690 598 459 7,16
19882 077 095 560 22,86
19891 982 264 345 -4,57
19902 075 713 572 4,71
19912 347 712 309 13,10
19922 626 989 480 11,90
19932 618 958 568 -0,31
19942 778 207 466 6,08
19953 028 790 690 9,02
19963 263 734 888 7,76
19973 112 982 467 -4,62
19983 101 446 642 -0,37
19992 926 343 291 -5,65
20002 514 940 514 -14,06
20012 407 360 652 -4,28
20022 594 332 761 7,77
20032 674 851 266 3,10
20042 950 054 921 10,29
20052 372 877 548 -19,56
20064 100 773 392 72,82
20076 319 574 382 54,11
20086 594 076 395 4,34
20096 950 461 929 5,40
20106 342 114 165 -8,75
20116 561 014 515 3,45
20127 208 635 367 9,87
20138 710 944 827 20,84
20148 829 245 379 1,36
20159 259 030 576 4,87
20168 720 872 194 -5,81
20179 166 449 309 5,11

Faits saillants


Augmentation de 481% en 31 ans


Pour l'ensemble de la période 1986-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 4 358 940 148. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 481 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (9 259 030 576) et c'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 577 636 651). Nous disposons des résultats pour 32 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 11 723 788 220. 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 = 0.89 et coefficient de détermination = 0.79).

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: Gambie, 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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