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Précisions


PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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 ou la grandeur de sa richesse générée. Quand la valeur est établie en dollars constants (sur la base d'une année de référence) on peut retrancher les effets trompeurs de l'inflation ou de la déflation. L'indicateur en question est d'autant plus adéquat pour des données internationales puisqu'on lui a apporté la correction dite de la PPA (parité pouvoir d'achat). On tient alors compte des pouvoirs d'achat réels, très variables d'un pays à l'autre. Pour estimer la PPA, on compare le prix d'articles analogues, mais comme les articles disponibles dans les différents pays et à différentes périodes ne sont pas strictement identiques, ces estimations ne sont pas toujours parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population; pour la considérer il faudra envisager le PIB PPA par habitant.

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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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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Valeur ajoutée - agriculture (% du PIB)
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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19901 381 083 868
19911 423 994 689 3,11
19921 472 107 036 3,38
19931 516 448 389 3,01
19941 518 788 973 0,15
19951 532 182 382 0,88
19961 566 251 157 2,22
19971 642 997 448 4,90
19981 700 502 337 3,50
19991 809 334 474 6,40
20001 908 847 871 5,50
20012 019 561 056 5,80
20021 953 925 316 -3,25
20032 088 159 976 6,87
20042 235 375 254 7,05
20052 214 325 263 -0,94
20062 239 216 490 1,12
20072 320 523 013 3,63
20082 453 596 699 5,73
20092 611 846 225 6,45
20102 782 303 075 6,53
20112 662 799 770 -4,30
20122 811 910 202 5,60
20132 946 570 385 4,79
20142 918 865 684 -0,94
20153 090 151 947 5,87
20163 102 685 498 0,41
20173 244 097 585 4,56
20183 458 207 867 6,60

Faits saillants


Augmentation de 150% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 228 505 516,14. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 150 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 458 207 867) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 381 083 868). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 4 089 361 591. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.98).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2018, cette même part est de 0,00 %.

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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