20 septembre 2019 Recherche  
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Précisions


Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
Les dépenses publiques s'opposent aux dépenses effectuées par les ménages ou les individus. On y retrouve toutes les dépenses de salaires, d'achat d'équipements pour couvrir les différentes missions des administrations publiques. On exclut cependant les investissements en bâtiments ou en infrastructures qui appartiennent à la formation brute de capital fixe.

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 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 (%) **
1986219 983 053
1987243 414 315 10,65
1988266 587 285 9,52
1989284 294 076 6,64
1990292 103 908 2,75
1991300 003 329 2,70
1992283 791 919 -5,40
1993273 312 309 -3,69
1994265 874 781 -2,72
1995277 672 175 4,44
1996289 120 929 4,12
1997279 492 179 -3,33
1998244 217 025 -12,62
1999240 830 857 -1,39
2000212 196 786 -11,89
2001208 224 504 -1,87
2002241 623 006 16,04
2003281 898 701 16,67
2004254 760 311 -9,63
2005205 236 129 -19,44
2006264 782 520 29,01
2007425 808 147 60,81
2008415 686 320 -2,38
2009669 319 165 61,02
2010861 357 465 28,69
20111 016 520 905 18,01
20121 105 644 870 8,77
20131 580 953 347 42,99
20141 561 966 558 -1,20
20151 715 036 051 9,80
20161 452 748 101 -15,29
20171 878 303 151 29,29
20182 032 959 716 8,23

Faits saillants


Augmentation de 824% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1986-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 610 476 484,85. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 824 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 032 959 716) et c'est en 2005 qu'on enregistre la valeur la plus basse (205 236 129,2). 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 2 503 494 300. 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 = 0.8 et coefficient de détermination = 0.64).

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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