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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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 courants il s'agit de la valeur telle qu'elle est donnée sur le marché en fonction de celle de la monnaie à ce moment-là. Pour des comparaisons dans le temps, il vaut mieux considérer le même indicateur en dollars constants. Quand on veut procéder à des comparaisons internationales, le PIB (parité pouvoir d'achat) est très adéquat puisque la valeur tient compte des pouvoirs d'achats 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 parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population.

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
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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
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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 (%) **
19903 145 799 111
19913 229 418 132 2,66
19923 171 530 985 -1,79
19932 756 561 221 -13,08
19943 237 242 769 17,44
19953 564 436 641 10,11
19963 950 430 776 10,83
19974 596 313 995 16,35
19984 541 147 118 -1,20
19994 721 039 505 3,96
20004 788 761 887 1,43
20014 934 097 248 3,03
20025 203 938 768 5,47
20035 656 788 985 8,70
20045 752 230 275 1,69
20055 654 631 633 -1,70
20065 980 142 492 5,76
20076 068 624 170 1,48
20086 437 984 956 6,09
20096 846 312 814 6,34
20107 348 529 661 7,34
20117 982 028 403 8,62
20128 332 461 674 4,39
20138 884 374 815 6,62
20149 487 032 523 6,78
201510 235 626 587 7,89
201610 922 963 805 6,72
201711 674 937 853 6,88
201812 546 554 495 7,47

Faits saillants


Augmentation de 299% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6 263 860 118,07. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 299 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (12 546 554 495) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 756 561 221). 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 17 563 492 996. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

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, Nigeria.

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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