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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 (%)
Dépenses de consommation finale ($ US courant)
Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
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 2010)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2010)
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 (%) **
19601 125 666 667
19611 208 000 000 7,31
19621 297 333 333 7,40
19631 372 000 000 5,76
19641 435 666 667 4,64
19651 503 000 000 4,69
19661 494 333 333 -0,58
19671 633 000 000 9,28
19681 730 000 000 5,94
19691 853 000 000 7,11
19702 130 333 333 14,97
19712 420 333 333 13,61
19722 598 000 000 7,34
19733 091 666 667 19,00
19744 139 333 333 33,89
19755 038 333 333 21,72
19766 155 666 667 22,18
19777 980 666 667 29,65
19787 173 750 000 -10,11
19798 594 750 000 19,81
19807 303 333 333 -15,03
19819 488 000 000 29,91
19828 835 555 556 -6,88
19837 891 846 154 -10,68
19849 649 928 571 22,28
198511 987 666 667 24,23
198614 051 875 000 17,22
198718 245 277 778 29,84
198813 773 809 524 -24,51
198913 904 761 905 0,95
199011 204 918 033 -19,42
19919 911 111 111 -11,55
19926 157 597 536 -37,87
19937 837 414 313 27,28
199411 236 706 146 43,37
199512 545 618 523 11,65
19968 632 238 727 -31,19
199710 635 575 681 23,21
199810 292 130 179 -3,23
19999 860 158 147 -4,20
20009 666 941 350 -1,96
200111 005 721 415 13,85
200212 344 594 508 12,17
200314 392 464 327 16,59
200416 809 088 946 16,79
200522 834 300 070 35,84
200629 782 635 045 30,43
200735 437 692 823 18,99
200840 567 214 142 14,47
200944 104 977 319 8,72
201050 799 261 362 15,18
201153 125 612 465 4,58
201255 231 110 719 3,96
201357 548 379 183 4,20
201463 648 959 229 10,60
201576 706 865 576 20,52
201676 446 544 424 -0,34
201797 377 083 520 27,38
201832 162 373 805 -66,97

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 18 261 223 339,39. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2757 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (97 377 083 520) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 125 666 667). 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 60 256 271 253. 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 = 0.79 et coefficient de détermination = 0.62).

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: Soudan du Sud.

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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Profil du pays
Évolution démographique depuis 1960
Composantes du PIB
Évolution des températures depuis 1960
Chronologie contemporaine
Liste des dirigeants politiques depuis 1945
   

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