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Précisions


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
Inégalités - Part des revenus détenus par le 5e quintile (les plus fortunés)
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PIB ($ US constant 2005)
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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 (%) **
199024 472 777 609
199125 811 308 273 5,47
199226 553 949 333 2,88
199327 513 543 061 3,61
199428 539 566 158 3,73
199530 174 896 236 5,73
199632 122 046 103 6,45
199733 823 588 501 5,30
199835 458 625 723 4,83
199937 752 308 915 6,47
200040 356 907 072 6,90
200143 782 424 299 8,49
200247 607 786 197 8,74
200351 797 226 286 8,80
200457 215 148 715 10,46
200563 471 349 688 10,93
200669 694 826 773 9,81
200776 392 503 170 9,61
200882 320 236 519 7,76
200987 315 885 702 6,07
201093 982 684 016 7,64
2011103 307 000 000 9,92
2012110 026 000 000 6,50
2013119 550 000 000 8,66
2014130 012 000 000 8,75
2015139 498 000 000 7,30
2016150 708 000 000 8,04
2017163 993 000 000 8,82

Faits saillants


Augmentation de 570% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 69 044 770 304. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 570 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (163 993 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (24 472 777 609). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 247 469 650 739. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.91).

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: Kenya, Rwanda, Ouganda.

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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