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Précisions


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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19904 900 866 599
19914 866 562 126 -0,70
19924 672 839 529 -3,98
19933 967 435 735 -15,10
19944 561 853 396 14,98
19954 919 768 764 7,85
19965 354 489 943 8,84
19976 124 325 180 14,38
19985 983 473 260 -2,30
19996 131 968 193 2,48
20006 083 925 473 -0,78
20015 984 951 792 -1,63
20025 929 761 498 -0,92
20036 223 545 463 4,95
20046 355 426 456 2,12
20056 430 446 352 1,18
20066 691 034 567 4,05
20076 844 289 628 2,29
20087 122 321 977 4,06
20097 516 749 828 5,54
20107 975 215 880 6,10
20118 485 486 067 6,40
20129 040 734 444 6,54
20139 593 335 150 6,11
201410 161 317 055 5,92
201510 744 868 126 5,74
201611 273 339 040 4,92
201711 774 935 821 4,45
201812 350 039 048 4,88

Faits saillants


Augmentation de 152% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 7 174 665 692,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 152 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (12 350 039 048) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 967 435 735). 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 16 181 602 938. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. En 2018, cette même part est de 0,01 %.

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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