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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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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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199017 150 514 631
199118 701 679 419 9,04
199217 403 496 037 -6,94
199318 004 915 078 3,46
199420 086 259 660 11,56
199520 537 597 574 2,25
199623 079 205 417 12,38
199724 103 455 081 4,44
199825 068 022 339 4,00
199925 243 494 909 0,70
200025 028 096 639 -0,85
200125 966 981 475 3,75
200224 020 643 734 -7,50
200320 335 898 697 -15,34
200419 681 589 478 -3,22
200519 154 672 468 -2,68
200619 059 746 742 -0,50
200718 852 144 555 -1,09
200815 825 634 378 -16,05
200917 862 437 199 12,87
201020 355 325 127 13,96
201123 984 528 417 17,83
201228 036 449 315 16,89
201330 064 634 305 7,23
201431 255 173 536 3,96
201532 127 927 276 2,79
201632 738 155 190 1,90
201734 476 039 352 5,31
2018*35 558 856 158 3,14
2019*36 732 892 287 3,30
2020*37 906 928 416 3,20
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -2.333646051991162E12, coefficient de régression = 1.174036128914E9. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Augmentation de 101% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 23 150 168 356,57. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 101 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (34 476 039 352) et c'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus basse (15 825 634 378). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 37 906 928 416. Cette prévision présente un niveau de fiabilité élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.62).

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: Mozambique, Zambie.

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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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