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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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Dépenses de consommation finale des ménages (US$ courant)
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)
Prix de l'or
Taux d'intérêt réel (%)
Taux de change de la monnaie locale en dollars américains (USD)
Valeur ajoutée - agriculture (% du PIB)
Valeur ajoutée - fabrication (% du PIB)
Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
198142 690 909 091
198237 181 685 824 -12,90
198326 975 125 382 -27,45
198422 737 199 823 -15,71
198523 033 415 783 1,30
198616 863 612 725 -26,79
198718 093 761 033 7,29
198818 560 574 170 2,58
198914 704 061 307 -20,78
199020 888 357 002 42,06
199118 539 774 411 -11,24
199221 451 201 692 15,70
199312 131 824 503 -43,44
199414 919 842 578 22,98
199523 169 173 252 55,29
199630 058 198 125 29,73
199730 427 015 652 1,23
199831 419 038 977 3,26
199929 089 691 579 -7,41
200028 243 862 423 -2,91
200136 777 060 683 30,21
200249 913 491 825 35,72
200358 001 049 044 16,20
200470 913 487 975 22,26
200592 007 058 503 29,75
2006101 965 000 000 10,82
2007146 060 000 000 43,25
2008159 954 000 000 9,51
2009149 433 000 000 -6,58
2010276 178 000 000 84,82
2011304 371 000 000 10,21
2012306 972 000 000 0,85
2013412 205 000 000 34,28
2014444 636 000 000 7,87
2015406 549 000 000 -8,57
2016351 830 000 000 -13,46
2017*427 939 543 996 21,63
2018*444 181 174 526 3,80
2019*460 422 805 055 3,66
2020*476 664 435 585 3,53
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -3.2331429234668496E13, coefficient de régression = 1.6241630529829E10. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Augmentation de 724% en 35 ans


Pour l'ensemble de la période 1981-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 106 915 097 344. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 724 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (444 636 000 000) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (12 131 824 503). Nous disposons des résultats pour 36 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 476 664 435 585. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure très linéaire (coefficient de corrélation = 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: Ghana, Côte d'Ivoire, Togo.

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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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