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Précisions


PIB ($ 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 puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera utile d'examiner le même indicateur par habitant. 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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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)
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PIB ($ US constant 2010)
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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 (%) **
19862 888 984 394
19872 984 319 112 3,30
19883 172 573 444 6,31
19893 299 586 661 4,00
19903 442 262 859 4,32
19913 532 223 748 2,61
19923 647 760 926 3,27
19933 831 759 259 5,04
19943 983 883 899 3,97
19954 167 448 250 4,61
19964 353 382 083 4,46
19974 578 957 079 5,18
19984 745 819 827 3,64
19994 926 730 670 3,81
20005 050 049 723 2,50
20015 234 798 039 3,66
20025 505 154 914 5,16
20035 573 892 347 1,25
20045 704 327 967 2,34
20055 875 302 224 3,00
20065 944 639 042 1,18
20076 350 507 752 6,83
20086 612 974 841 4,13
20096 538 734 818 -1,12
20106 853 467 858 4,81
20117 238 091 820 5,61
20127 666 245 807 5,92
20137 968 731 751 3,95
20148 263 299 202 3,70
20158 579 446 616 3,83
20169 507 796 037 10,82
201710 487 099 108 10,30
201811 133 508 515 6,16

Faits saillants


Augmentation de 285% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1986-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 5 746 780 594,42. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 285 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (11 133 508 515) et c'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 888 984 394). 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 15 681 157 349. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.93).

En 1986, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. En 2018, cette même part est de 0,01 %.

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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