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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19901 593 199 037
19911 674 452 188 5,10
19921 692 871 162 1,10
19931 728 421 456 2,10
19941 783 730 943 3,20
19951 862 215 105 4,40
19962 078 232 057 11,60
19972 213 317 141 6,50
19981 591 375 473 -28,10
19991 607 695 624 1,03
20001 694 945 062 5,43
20011 732 045 830 2,19
20021 714 982 104 -0,99
20031 724 731 952 0,57
20041 772 358 734 2,76
20051 847 969 311 4,27
20061 890 645 538 2,31
20071 952 336 460 3,26
20082 014 880 872 3,20
20092 082 761 704 3,37
20102 178 797 241 4,61
20112 354 948 198 8,08
20122 314 615 401 -1,71
20132 389 977 062 3,26
20142 413 029 843 0,96
20152 561 047 095 6,13
20162 721 440 497 6,26
20172 882 527 366 5,92
20182 992 063 406 3,80

Faits saillants


Augmentation de 88% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 036 607 382,07. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 88 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 992 063 406) et c'est en 1998 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 591 375 473). 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 3 902 972 067. 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 = 0.83 et coefficient de détermination = 0.69).

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: 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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