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PIB par habitant ($ 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 puisque l'on tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information tient aussi compte de l'importance de la population. 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)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($ US constant 2010)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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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 (%) **
19601 368
19611 343 -1,82
19621 369 1,96
19631 455 6,31
19641 495 2,74
19651 535 2,66
19661 439 -6,29
19671 186 -17,55
19681 146 -3,40
19691 392 21,45
19701 700 22,18
19711 898 11,62
19721 916 0,95
19731 971 2,85
19742 135 8,34
19751 969 -7,77
19762 086 5,95
19772 147 2,90
19781 963 -8,58
19792 034 3,63
19802 060 1,28
19811 742 -15,45
19821 582 -9,20
19831 374 -13,15
19841 324 -3,58
19851 367 3,23
19861 333 -2,51
19871 340 0,53
19881 401 4,55
19891 391 -0,71
19901 515 8,93
19911 482 -2,16
19921 512 2,03
19931 445 -4,46
19941 384 -4,23
19951 349 -2,53
19961 371 1,63
19971 376 0,41
19981 377 0,06
19991 351 -1,90
20001 384 2,42
20011 429 3,29
20021 607 12,46
20031 682 4,66
20041 791 6,49
20051 858 3,72
20061 920 3,33
20071 993 3,82
20082 072 3,97
20092 180 5,20
20102 292 5,16
20112 350 2,53
20122 385 1,47
20132 477 3,85
20142 564 3,51
20152 563 -0,03
20162 456 -4,17
20172 412 -1,79
20182 396 -0,67

Faits saillants


Augmentation de 75% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 736,16. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 75 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 563,9) et c'est en 1968 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 145,82). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 216. 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 = 0.53 et coefficient de détermination = 0.28).

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 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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