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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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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 2005)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2005)
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 (%) **
197076 068 941
197180 231 357 5,47
197295 177 086 18,63
1973101 687 119 6,84
1974115 976 645 14,05
1975114 832 130 -0,99
1976119 583 894 4,14
1977119 015 309 -0,48
1978129 804 899 9,07
1979131 262 820 1,12
1981152 843 788 16,44
1982174 106 838 13,91
1983169 437 836 -2,68
1984138 694 496 -18,14
1985176 224 994 27,06
1986133 897 667 -24,02
1987160 580 792 19,93
1988154 632 484 -3,70
1989209 554 981 35,52
1990237 064 471 13,13
1991248 971 091 5,02
1992219 750 202 -11,74
1993220 275 378 0,24
1994226 393 774 2,78
1995256 951 132 13,50
1996265 712 550 3,41
1997254 766 589 -4,12
1998227 235 718 -10,81
1999227 046 362 -0,08
2000395 680 579 74,27
2001398 270 123 0,65
2002415 473 528 4,32
2003473 610 743 13,99
2004546 125 004 15,31
2005610 763 862 11,84
2006620 017 774 1,52
2007704 618 900 13,64
2008865 993 209 22,90
2009872 860 185 0,79
2010929 990 125 6,55
20111 047 172 966 12,60
20121 024 187 048 -2,20
20131 049 362 585 2,46
20141 051 000 882 0,16
20151 012 286 550 -3,68
20161 142 538 377 12,87
20171 262 347 117 10,49

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 411 916 614,81. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1559 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 262 347 117) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (76 068 940,88). Nous disposons des résultats pour toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 519 771 106. 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 = 0.89 et coefficient de détermination = 0.8).

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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