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Précisions


Variations des inventaires ($ US)

Source: Banque mondiale

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Croissance annuelle du PIB (%)
Dépenses de consommation finale ($ US courant)
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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 (%) **
19860,00
19870,00 ?
19880,00 ?
19890,00 ?
199042 459 860,65 ?
199138 509 086,09 -9,30
199235 720 620,84 -7,24
199346 677 132,39 30,67
199447 818 963,75 2,45
199555 477 103,09 16,01
199664 741 035,86 16,70
199752 040 536,84 -19,62
199847 702 532,83 -8,34
199932 434 737,34 -32,01
200026 332 812,40 -18,81
200127 723 585,58 5,28
20027 051 800,71 -74,56
200362 128 104,20 781,02
200435 972 629,52 -42,10
200528 789 902,39 -19,97
2006194 569 906,30 575,83
2007-78 541 904,45 -140,37
2008252 675 950,40 -421,71
200924 920 332,95 -90,14
201081 433 714,23 226,78
201130 610 743,85 -62,41
201269 028 596,68 125,50
20135 409 192,03 -92,16
20149 235 547,91 70,74
201517 077 694,64 84,91
201621 642 552,76 26,73
201716 740 990,86 -22,65
20181 841 970 924,00 10 902,76

Faits saillants


Très forte augmentation en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1986-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 95 101 657,68. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de ? %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 841 970 924) et c'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-78 541 904,45). Nous disposons des résultats pour 33 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 818 506 758. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.31 et coefficient de détermination = 0.1).

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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