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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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Croissance annuelle du PIB (%)
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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)
Taux d'intérêt réel (%)
Taux de change de la monnaie locale en dollars américains ($ US)
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 (%) **
198119 096 404 323
198220 642 338 233 8,10
198322 550 039 000 9,24
198427 726 825 553 22,96
198536 730 918 485 32,47
198623 943 075 817 -34,81
198723 078 591 870 -3,61
198825 299 915 451 9,63
198913 725 600 880 -45,75
199019 338 605 591 40,89
199119 707 373 020 1,91
199222 223 922 984 12,77
199313 625 726 011 -38,69
199418 228 270 040 33,78
199523 783 632 198 30,48
199629 410 870 429 23,66
199730 324 325 086 3,11
199834 059 536 902 12,32
199931 733 092 844 -6,83
200029 751 518 868 -6,24
200146 085 896 265 54,90
200262 929 096 779 36,55
200369 709 167 979 10,77
200487 655 675 693 25,74
2005114 138 000 000 30,21
2006131 436 000 000 15,16
2007208 427 000 000 58,58
2008234 441 000 000 12,48
2009224 014 000 000 -4,45
2010276 178 000 000 23,29
2011310 873 000 000 12,56
2012312 594 000 000 0,55
2013418 037 000 000 33,73
2014451 532 000 000 8,01
2015423 999 000 000 -6,10
2016351 720 000 000 -17,05
2017317 618 000 000 -9,70

Faits saillants


Très forte augmentation en 36 ans


Pour l'ensemble de la période 1981-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 122 334 255 768,22. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1563 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (451 532 000 000) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (13 625 726 011). Nous disposons des résultats pour 37 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 318 840 801 417. 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 = 0.85 et coefficient de détermination = 0.73).

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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