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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 (%) **
199055 707 556 395
199156 508 824 245 1,44
199256 057 039 608 -0,80
199356 255 031 534 0,35
199457 736 105 295 2,63
199560 280 083 108 4,41
199662 779 801 265 4,15
199763 077 943 747 0,47
199865 153 342 908 3,29
199966 655 380 645 2,31
200067 055 109 891 0,60
200169 589 730 346 3,78
200269 970 288 418 0,55
200372 022 150 016 2,93
200475 698 376 458 5,10
200580 169 626 784 5,91
200685 358 601 307 6,47
200791 206 288 418 6,85
200891 418 144 889 0,23
200994 441 287 921 3,31
2010102 380 000 000 8,41
2011108 633 000 000 6,11
2012113 591 000 000 4,56
2013120 268 000 000 5,88
2014126 711 000 000 5,36
2015133 957 000 000 5,72
2016141 832 000 000 5,88
2017148 729 000 000 4,86
2018158 128 000 000 6,32

Faits saillants


Augmentation de 184% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 87 978 265 776,55. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 184 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (158 128 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (55 707 556 395). 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 209 718 707 190. 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 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,12 %. En 2018, cette même part est de 0,13 %.

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: Rwanda, Tanzanie, Ouganda.

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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