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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19909 576 958 309
19919 827 244 741 2,61
199210 148 688 738 3,27
199310 660 603 267 5,04
199411 083 839 782 3,97
199511 594 546 897 4,61
199612 111 846 313 4,46
199712 739 434 160 5,18
199813 203 674 587 3,64
199913 706 999 194 3,81
200014 050 093 685 2,50
200114 564 094 792 3,66
200215 316 273 410 5,16
200315 507 512 593 1,25
200415 870 406 580 2,34
200516 346 085 922 3,00
200616 538 992 693 1,18
200717 668 188 190 6,83
200818 398 416 087 4,13
200918 191 867 767 -1,12
201019 067 508 392 4,81
201120 137 597 402 5,61
201221 328 794 312 5,92
201322 170 361 442 3,95
201422 989 897 983 3,70
201523 869 473 636 3,83
201626 452 298 966 10,82
201729 176 885 980 10,30
201830 975 306 437 6,16

Faits saillants


Augmentation de 223% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 17 009 444 510,9. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 223 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (30 975 306 437) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (9 576 958 309). 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 43 627 632 464. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.93).

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 0,02 %.

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: Gambie, Liberia, Guinée-Bissau, Sénégal, Sierra Leone.

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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