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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 (%)
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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 (%) **
196643 871 311
196745 518 989 3,76
196841 330 485 -9,20
196945 465 799 10,01
197050 324 005 10,69
197155 294 461 9,88
197259 017 189 6,73
197374 555 334 26,33
197494 633 935 26,93
1975104 080 088 9,98
1976104 949 409 0,84
1977134 646 097 28,30
1978177 118 809 31,54
1979205 469 922 16,01
1980227 018 013 10,49
1981213 212 240 -6,08
1982200 589 648 -5,92
1983198 741 757 -0,92
1984169 094 026 -14,92
1985214 360 898 26,77
1986172 418 773 -19,57
1987204 615 586 18,67
1988244 623 517 19,55
1989255 287 726 4,36
1990283 271 976 10,96
1991659 317 184 132,75
1992670 101 633 1,64
1993782 340 977 16,75
1994787 209 251 0,62
1995748 097 964 -4,97
1996889 580 942 18,91
1997755 160 075 -15,11
1998826 930 471 9,50
1999795 167 063 -3,84
2000791 554 764 -0,45
2001636 343 771 -19,61
2002569 220 270 -10,55
2003467 978 378 -17,79
2004522 751 183 11,70
2005591 899 574 13,23
2006583 595 592 -1,40
2007751 621 431 28,79
2008970 969 904 29,18
2009873 130 050 -10,08
2010929 077 413 6,41
2011859 379 142 -7,50
2012779 271 555 -9,32
20131 281 632 840 64,47
20141 236 383 845 -3,53
20151 423 240 233 15,11
20161 437 971 954 1,04
20171 484 471 555 3,23

Faits saillants


Très forte augmentation en 51 ans


Pour l'ensemble de la période 1966-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 513 921 328,85. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3284 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 484 471 555) et c'est en 1968 qu'on enregistre la valeur la plus basse (41 330 485,29). Nous disposons des résultats pour 52 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 528 390 733. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.83).

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: Guinée, 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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