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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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 courants il s'agit de la valeur telle qu'elle est donnée sur le marché en fonction de celle de la monnaie à ce moment-là. Pour des comparaisons dans le temps, il vaut mieux considérer le même indicateur en dollars constants. Quand on veut procéder à des comparaisons internationales, le PIB (parité pouvoir d'achat) est très adéquat puisque la valeur tient compte des pouvoirs d'achats 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 parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population.

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 2010)
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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 (%) **
1990276 854 018
1991283 290 728 2,32
1992390 420 070 37,82
1993443 766 682 13,66
1994528 793 075 19,16
1995634 285 985 19,95
19961 075 940 130 69,63
19972 735 937 952 154,28
19983 424 507 582 25,17
19994 365 505 994 27,48
20005 275 994 205 20,86
20018 808 984 111 66,96
200210 689 918 299 21,35
200312 407 949 352 16,07
200417 583 794 559 41,71
200521 168 313 558 20,39
200623 489 268 597 10,96
200727 806 340 832 18,38
200833 392 761 781 20,09
200934 099 335 039 2,12
201031 418 133 531 -7,86
201134 166 939 303 8,75
201237 716 935 268 10,39
201336 792 562 242 -2,45
201437 644 240 225 2,31
201534 580 707 929 -8,14
201631 876 738 090 -7,82
201730 960 609 959 -2,87
201830 725 014 159 -0,76

Faits saillants


Très forte augmentation en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 17 750 477 321,93. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 10998 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (37 716 935 268) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (276 854 018,5). 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 19 352 463 438. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

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: Congo (rep. dem.), Cameroun, Centrafricaine (rep), Gabon.

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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