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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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 ou la grandeur de sa richesse générée. Quand la valeur est établie en dollars constants (sur la base d'une année de référence) on peut retrancher les effets trompeurs de l'inflation ou de la déflation. L'indicateur en question est d'autant plus adéquat pour des données internationales puisqu'on lui a apporté la correction dite de la PPA (parité pouvoir d'achat). On tient alors compte des pouvoirs d'achat réels, très variables d'un pays à l'autre. Pour estimer la PPA, on compare le prix d'articles analogues, mais comme les articles disponibles dans les différents pays et à différentes périodes ne sont pas strictement identiques, ces estimations ne sont pas toujours parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population; pour la considérer il faudra envisager le PIB PPA par habitant.

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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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)
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Valeur ajoutée - agriculture (% du PIB)
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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199017 486 214 133
199117 933 131 242 2,56
199218 155 976 800 1,24
199318 392 146 189 1,30
199418 388 959 077 -0,02
199519 375 245 911 5,36
199619 765 100 100 2,01
199720 382 568 405 3,12
199821 584 869 376 5,90
199922 954 886 029 6,35
200023 689 210 087 3,20
200124 774 393 006 4,58
200224 936 616 635 0,65
200326 603 187 625 6,68
200428 165 000 172 5,87
200529 748 607 403 5,62
200630 480 890 273 2,46
200731 986 184 493 4,94
200833 283 664 316 4,06
200933 980 134 007 2,09
201035 190 759 665 3,56
201135 703 977 717 1,46
201237 531 091 015 5,12
201338 590 258 055 2,82
201441 142 260 663 6,61
201543 761 896 779 6,37
201646 543 576 582 6,36
201749 840 221 943 7,08
201853 212 557 802 6,77

Faits saillants


Augmentation de 204% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 29 778 744 143,45. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 204 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (53 212 557 802) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (17 486 214 133). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 73 197 330 198. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.95).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,04 %. En 2018, cette même part est de 0,04 %.

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: Gambie, Guinée, Liberia, Guinée-Bissau, Sierra Leone.

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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