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Précisions


PIB ($ US constant 2010)
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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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)
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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 (%) **
1980164 823 625
1981174 332 993 5,77
1982178 171 241 2,20
1983187 087 620 5,00
1984188 979 790 1,01
1985213 367 970 12,91
1986208 395 309 -2,33
1987217 641 261 4,44
1988223 420 207 2,66
1989220 673 975 -1,23
1990216 793 282 -1,76
1991214 577 137 -1,02
1992289 132 650 34,75
1993321 033 271 11,03
1994374 545 779 16,67
1995440 039 841 17,49
1996733 018 355 66,58
19971 832 347 706 149,97
19982 267 978 887 23,77
19992 850 033 339 25,66
20003 369 132 140 18,21
20015 504 483 893 63,38
20026 575 812 458 19,46
20037 493 483 547 13,96
200410 340 911 892 38,00
200512 072 880 265 16,75
200613 003 085 742 7,70
200714 990 232 118 15,28
200817 658 359 892 17,80
200917 895 574 580 1,34
201016 298 542 028 -8,92
201117 361 846 463 6,52
201218 805 114 509 8,31
201318 027 861 798 -4,13
201418 102 689 377 0,42
201516 453 526 926 -9,11
201615 002 915 343 -8,82
201714 299 926 159 -4,69
201813 878 116 920 -2,95

Faits saillants


Très forte augmentation en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6 888 484 454,56. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 8320 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (18 805 114 509) et c'est en 1980 qu'on enregistre la valeur la plus basse (164 823 625,3). Nous disposons des résultats pour 39 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 6 838 770 395. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.82).

En 1980, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2018, cette même part est de 0,02 %.

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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