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Précisions


PIB ($ US constant 2005)
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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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)
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PIB ($ US constant 2005)
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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 (%) **
1970347 018 854
1971333 447 060 -3,91
1972354 703 846 6,37
1973358 640 678 1,11
1974374 991 971 4,56
1975404 412 282 7,85
1976424 404 223 4,94
1977393 974 143 -7,17
1978445 687 360 13,13
1979454 575 010 1,99
1980382 058 242 -15,95
1981451 468 781 18,17
1982470 430 841 4,20
1983454 444 249 -3,40
1984495 840 589 9,11
1985516 499 752 4,17
1986512 399 530 -0,79
1987527 259 117 2,90
1988551 513 036 4,60
1989585 155 332 6,10
1990620 849 807 6,10
1991652 513 147 5,10
1992659 690 791 1,10
1993673 544 298 2,10
1994695 097 716 3,20
1995725 682 015 4,40
1996809 861 129 11,60
1997862 502 102 6,50
1998620 139 186 -28,10
1999626 498 946 1,03
2000660 498 964 5,43
2001674 956 671 2,19
2002668 307 150 -0,99
2003672 106 544 0,57
2004690 666 108 2,76
2005720 130 607 4,27
2006736 761 001 2,31
2007760 801 184 3,26
2008785 173 962 3,20
2009811 626 276 3,37
2010849 050 128 4,61
2011917 693 960 8,08
2012901 976 772 -1,71
2013931 344 272 3,26
2014940 327 653 0,96
2015998 008 131 6,13
20161 060 511 441 6,26
20171 123 284 986 5,92

Faits saillants


Augmentation de 224% en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 639 344 370. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 224 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 123 284 986) et c'est en 1971 qu'on enregistre la valeur la plus basse (333 447 059,5). Nous disposons des résultats pour 48 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 458 092 463. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

En 1970, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2017, 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: Gambie, Guinée, Liberia, 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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