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Précisions


Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Cette donnée comprend trois éléments de base: la construction résidentielle (achat de maisons unifamiliales et habitations ayant plusieurs logements), la construction non résidentielle (mise en chantier d'usines, d'immeubles de bureaux et d'édifices commerciaux) et l'achat de machineries que l'on retrouve dans les différentes usines du pays.

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 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 (%) **
19761 123 333 333
19771 060 000 000 -5,64
1978828 750 000 -21,82
1979996 250 000 20,21
1980803 833 333 -19,31
19811 485 000 000 84,74
19821 594 333 333 7,36
19831 320 615 385 -17,17
19841 288 714 286 -2,42
19851 317 400 000 2,23
19861 792 812 500 36,09
19872 436 111 111 35,88
19881 416 666 667 -41,85
19891 230 158 730 -13,17
19901 295 081 967 5,28
19911 196 296 296 -7,63
1992870 123 203 -27,27
19931 349 968 613 55,15
19941 363 259 669 0,98
1995766 052 677 -43,81
19961 082 797 250 41,35
19971 048 366 123 -3,18
19981 150 504 781 9,74
19991 104 925 084 -3,96
20002 276 088 986 105,99
20012 361 504 329 3,75
20022 967 586 077 25,67
20033 667 303 778 23,58
20045 136 407 739 40,06
20056 136 783 671 19,48
20068 761 412 802 42,77
200710 819 244 581 23,49
200811 502 387 810 6,31
200911 186 883 728 -2,74
201013 186 521 422 17,87
201112 839 245 969 -2,63
201211 737 830 535 -8,58
201313 289 879 057 13,22
201412 762 433 440 -3,97
201515 166 026 783 18,83
201617 854 516 908 17,73
201721 535 428 571 20,62

Faits saillants


Très forte augmentation en 41 ans


Pour l'ensemble de la période 1976-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 5 074 020 035,05. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1817 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (21 535 428 571) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (766 052 676,9). Nous disposons des résultats pour 42 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 34 916 668 553. 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 = 0.84 et coefficient de détermination = 0.7).

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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