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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
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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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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 (%) **
199026 535 104 264
199128 002 968 404 5,53
199225 478 341 236 -9,02
199325 746 235 423 1,05
199428 123 951 433 9,24
199528 168 394 519 0,16
199631 086 836 452 10,36
199731 920 148 379 2,68
199832 841 112 304 2,89
199932 572 530 824 -0,82
200031 576 075 341 -3,06
200132 030 649 281 1,44
200229 181 835 833 -8,89
200324 222 361 085 -17,00
200422 815 638 187 -5,81
200521 512 617 963 -5,71
200620 767 959 757 -3,46
200720 009 238 267 -3,65
200816 473 816 643 -17,67
200918 453 897 001 12,02
201020 775 586 760 12,58
201123 984 528 417 15,45
201227 529 344 614 14,78
201329 051 658 791 5,53
201429 669 611 950 2,13
201530 170 908 109 1,69
201630 356 674 540 0,62
201731 403 097 994 3,45
2018*32 075 393 843 2,14
2019*32 754 968 459 2,12
2020*33 434 543 075 2,07
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.339306180783543E12, coefficient de régression = 6.79574615771E8. 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 18% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 26 802 182 875,43. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 18 %. C'est en 1998 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (32 841 112 304) et c'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus basse (16 473 816 643). 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 33 434 543 075. Cette prévision présente un niveau de fiabilité faible puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure assez peu linéaire (coefficient de corrélation = -0.16).

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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