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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199010 829 251 970
199111 286 874 436 4,23
199211 620 707 544 2,96
199312 298 912 034 5,84
199412 547 399 308 2,02
199513 305 914 521 6,05
199613 881 300 058 4,32
199714 677 349 359 5,73
199815 258 720 948 3,96
199916 073 757 802 5,34
200017 015 312 597 5,86
200117 922 762 308 5,33
200218 754 921 695 4,64
200319 400 761 823 3,44
200420 260 154 373 4,43
200520 607 244 158 1,71
200621 419 940 047 3,94
200722 702 212 483 5,99
200823 813 843 817 4,90
200924 366 156 425 2,32
201024 881 272 743 2,11
201125 618 692 190 2,96
201226 851 264 682 4,81
201328 782 255 585 7,19
201430 612 139 032 6,36
201531 156 469 107 1,78
201632 196 993 426 3,34
201734 023 063 768 5,67
201836 301 676 625 6,70

Faits saillants


Augmentation de 235% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 20 981 631 929,38. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 235 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (36 301 676 625) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (10 829 251 970). 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 45 443 588 252. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.98).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. En 2018, cette même part est de 0,03 %.

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: Côte d'Ivoire, Nigeria, Togo.

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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