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Précisions


PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
Cet indicateur, bien que complexe, est le plus adéquat pour comparer des économies entre elles et à travers les années. Sous sa forme initiale, 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 cet indicateur est établi en dollars constants, comme c'est le cas ici, on peut procéder à des comparaisons dans le temps puisque les valeurs sont toutes ramenées à une même année de référence. Quand on tente des comparaisons internationales, cet indicateur est d'autant plus pertinent qu'il introduit la correction dite de la PPA (parité pouvoir d'achat). On tient alors compte des différences de pouvoir d'achat entre les différentes monnaies. Enfin, dans la mesure où l'on tient compte de la taille de la population, il permet d'avoir une image très juste de la richesse d'un pays. Est-ce que cette richesse est également répartie? C'est cependant une autre question pour laquelle il faudra examiner l'Indice de développement humain (IDH) ou les indicateurs relatifs à la répartition de la richesse (GINI).

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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19901 995
19912 050 2,75
19922 026 -1,16
19932 023 -0,16
19942 042 0,98
19952 088 2,24
19962 284 9,39
19972 386 4,46
19981 683 -29,46
19991 668 -0,93
20001 723 3,31
20011 723 0,04
20021 669 -3,14
20031 641 -1,69
20041 648 0,40
20051 678 1,83
20061 676 -0,12
20071 689 0,78
20081 700 0,68
20091 714 0,79
20101 747 1,95
20111 840 5,29
20121 761 -4,28
20131 770 0,54
20141 741 -1,67
20151 800 3,40
20161 864 3,57
20171 925 3,27
20181 949 1,24

Faits saillants


Diminution de 2% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 844,94. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2 %. C'est en 1997 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 386,29) et c'est en 2003 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 641,02). 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 2 252. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.43 et coefficient de détermination = 0.18).

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, Guinée, Liberia, 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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