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Précisions


Dépenses de consommation finale ($ US courant)
Elle regroupe les dépenses de consommation finale des ménages et des administrations publiques. Cette donnée est utile pour mesurer la production nationale, et donc le PIB. Elle fait partie de la «Comptabilité nationale» d'un pays.

Source: Banque mondiale

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Croissance annuelle du PIB (%)
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Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
Dépenses de consommation finale des ménages ($ US courant)
Épargne domestique brute ($ US courant)
Épargne domestique brute (% du PIB)
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)
Inégalités des revenus (GINI)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($ US constant 2010)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2010)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Taux d'intérêt réel (%)
Taux de change de la monnaie locale en dollars américains ($ US)
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 (%) **
196643 871 311
196745 518 989 3,76
196841 330 485 -9,20
196945 465 799 10,01
197050 324 005 10,69
197155 294 461 9,88
197259 017 189 6,73
197374 555 334 26,33
197494 633 935 26,93
1975104 080 088 9,98
1976104 949 409 0,84
1977134 646 097 28,30
1978177 118 809 31,54
1979205 469 922 16,01
1980227 018 013 10,49
1981213 212 290 -6,08
1982200 589 648 -5,92
1983198 741 757 -0,92
1984169 094 054 -14,92
1985214 360 898 26,77
1986172 418 758 -19,57
1987204 615 572 18,67
1988244 623 517 19,55
1989255 287 726 4,36
1990283 271 989 10,96
1991659 317 184 132,75
1992670 101 633 1,64
1993782 340 966 16,75
1994787 209 251 0,62
1995748 097 964 -4,97
1996889 580 952 18,91
1997755 160 066 -15,11
1998826 930 471 9,50
1999795 167 054 -3,84
2000791 554 764 -0,45
2001636 343 777 -19,61
2002569 220 270 -10,55
2003467 978 378 -17,79
2004949 081 089 102,80
20051 040 335 393 9,62
2006992 813 292 -4,57
20071 218 289 418 22,71
20081 606 991 583 31,91
20091 450 098 332 -9,76
20101 596 494 360 10,10
20111 341 615 328 -15,96
20121 233 029 170 -8,09
20131 281 620 575 3,94
20141 204 873 841 -5,99
20151 429 038 587 18,60
20161 463 679 742 2,42
20171 496 969 372 2,27
20181 676 756 391 12,01

Faits saillants


Très forte augmentation en 52 ans


Pour l'ensemble de la période 1966-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 622 267 912,08. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3722 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 676 756 391) et c'est en 1968 qu'on enregistre la valeur la plus basse (41 330 485,29). Nous disposons des résultats pour 53 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 208 997 183. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

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: Guinée, 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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Profil du pays
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