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PIB ($ US constant 2010)
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. Quand il est formulé en dollars constants, comme c'est le cas ici, on peut procéder plus adéquatement à des comparaisons à travers les années puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera utile d'examiner le même indicateur par habitant. Enfin, pour des comparaisons internationales plus adéquates on doit examiner la donnée formulée en PPA (parité pouvoir d'achat).

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)
Inégalités des revenus (GINI)
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PIB ($ US constant 2010)
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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 (%) **
19824 040 725 727
19834 272 847 548 5,74
19844 258 120 039 -0,34
19854 117 330 409 -3,31
19864 133 391 578 0,39
19874 297 152 534 3,96
19884 652 401 294 8,27
19894 948 384 331 6,36
19905 268 749 668 6,47
19915 561 381 056 5,55
19925 751 488 908 3,42
19936 230 374 699 8,33
19946 629 345 200 6,40
19957 393 260 811 11,52
19968 063 985 903 9,07
19978 475 249 334 5,10
19988 890 982 815 4,91
19999 607 057 981 8,05
20009 908 902 840 3,14
200110 422 546 785 5,18
200211 332 715 044 8,73
200312 066 311 003 6,47
200412 887 692 950 6,81
200513 703 814 498 6,33
200615 181 735 862 10,78
200716 458 888 152 8,41
200817 892 251 887 8,71
200919 109 196 503 6,80
201020 186 496 527 5,64
201122 082 345 211 9,39
201222 929 745 405 3,84
201323 752 213 779 3,59
201424 965 074 811 5,11
201526 260 227 907 5,19
201627 515 729 480 4,78
201728 578 668 646 3,86
201830 319 150 878 6,09

Faits saillants


Augmentation de 650% en 36 ans


Pour l'ensemble de la période 1982-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 12 760 701 080,22. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 650 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (30 319 150 878) et c'est en 1982 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 040 725 727). Nous disposons des résultats pour 37 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 39 094 058 969. 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).

En 1982, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. 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: Kenya, Rwanda, Tanzanie.

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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