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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199037 966 569 606
199136 520 575 075 -3,81
199235 388 436 075 -3,10
199332 581 401 766 -7,93
199433 273 409 706 2,12
199534 427 927 863 3,47
199635 929 359 584 4,36
199737 808 939 612 5,23
199839 511 208 188 4,50
199941 207 035 939 4,29
200042 671 276 191 3,55
200144 535 193 482 4,37
200246 422 240 338 4,24
200348 542 434 696 4,57
200451 834 075 797 6,78
200552 881 467 429 2,02
200654 709 933 425 3,46
200757 391 924 730 4,90
200859 394 214 727 3,49
200960 700 094 005 2,20
201062 777 559 360 3,42
201165 369 818 781 4,13
201268 339 742 889 4,54
201372 033 004 180 5,40
201476 271 468 880 5,88
201580 581 923 291 5,65
201684 327 759 128 4,65
201787 320 624 933 3,55
201890 867 942 646 4,06

Faits saillants


Augmentation de 139% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 54 192 674 745,38. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 139 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (90 867 942 646) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (32 581 401 766). 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 117 476 054 513. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.93).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,07 %. En 2018, cette même part est de 0,07 %.

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: Congo (rep. dem.), Centrafricaine (rep), Guinée Équatoriale, Gabon.

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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