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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 (%) **
199062 984 305 228
199157 680 364 448 -8,42
199251 623 921 241 -10,50
199344 670 669 199 -13,47
199442 928 514 529 -3,90
199543 229 013 628 0,70
199642 786 706 187 -1,02
199740 383 356 963 -5,62
199839 727 469 037 -1,62
199938 031 050 161 -4,27
200035 402 751 926 -6,91
200134 659 232 880 -2,10
200235 680 905 680 2,95
200337 671 123 198 5,58
200440 209 544 344 6,74
200542 676 460 668 6,14
200644 947 266 420 5,32
200747 760 730 567 6,26
200850 734 263 154 6,23
200952 182 758 842 2,86
201055 891 897 117 7,11
201159 734 281 098 6,87
201263 967 589 236 7,09
201369 393 292 416 8,48
201475 965 037 128 9,47
201581 218 921 766 6,92
201683 167 671 599 2,40
201786 267 287 184 3,73
201891 234 499 555 5,76

Faits saillants


Augmentation de 45% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 53 545 203 217,66. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 45 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (91 234 499 555) et c'est en 2001 qu'on enregistre la valeur la plus basse (34 659 232 880). 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 119 767 347 941. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.68 et coefficient de détermination = 0.46).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,12 %. 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: Cameroun, 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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