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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 (%) **
1964322 235 026
1965314 719 874 -2,33
1966325 079 870 3,29
1967330 016 142 1,52
1968301 320 120 -8,70
1969319 320 128 5,97
1970351 960 141 10,22
1971360 094 067 2,31
1972398 360 602 10,63
1973418 084 577 4,95
1974483 248 214 15,59
1975597 441 213 23,63
1976533 050 573 -10,78
1977612 298 299 14,87
1978760 333 894 24,18
1979922 731 960 21,36
19801 091 255 477 18,26
19811 088 430 679 -0,26
19821 253 865 095 15,20
1983962 112 734 -23,27
1984968 664 714 0,68
1985853 474 696 -11,89
1986418 580 649 -50,96
1987568 330 053 35,78
1988841 698 954 48,10
1989797 017 346 -5,31
1990560 675 722 -29,65
1991677 321 579 20,80
1992632 030 436 -6,69
1993742 583 260 17,49
1994797 676 836 7,42
1995890 617 055 11,65
1996976 303 899 9,62
1997886 811 004 -9,17
1998685 127 910 -22,74
1999707 795 699 3,31
2000764 091 105 7,95
20011 176 293 331 53,95
20021 359 515 484 15,58
20031 466 177 435 7,85
20041 464 839 152 -0,09
20051 634 902 560 11,61
20061 821 225 647 11,40
20072 119 256 028 16,36
20082 546 057 210 20,14
20092 563 012 337 0,67
20102 232 666 430 -12,89
20113 123 407 523 39,90
20123 801 362 146 21,71
20135 729 147 787 50,71
20145 415 196 520 -5,48
20154 781 266 942 -11,71
20164 209 236 946 -11,96
20173 870 070 579 -8,06

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1964-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 367 192 481,78. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1101 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (5 729 147 787) et c'est en 1968 qu'on enregistre la valeur la plus basse (301 320 120,5). Nous disposons des résultats pour 54 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 179 343 991. 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 = 0.78 et coefficient de détermination = 0.6).

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, Sénégal.

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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