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Précisions


PIB ($ US constant 2010)
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. Quand il est formulé en dollars constants, comme c'est le cas ici, on peut procéder plus adéquatement à des comparaisons à travers les années puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera utile d'examiner le même indicateur par habitant. Enfin, pour des comparaisons internationales plus adéquates on doit examiner la donnée formulée en PPA (parité pouvoir d'achat).

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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PIB ($ US constant 2010)
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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 (%) **
1980164 984 420
1981174 503 065 5,77
1982178 345 057 2,20
1983187 270 134 5,00
1984189 164 150 1,01
1985213 576 122 12,91
1986208 598 610 -2,33
1987217 853 583 4,44
1988223 638 166 2,66
1989220 889 255 -1,23
1990217 004 776 -1,76
1991214 786 469 -1,02
1992289 414 715 34,75
1993321 346 457 11,03
1994374 911 169 16,67
1995440 469 125 17,49
1996733 733 456 66,58
19971 834 135 265 149,97
19982 270 191 430 23,77
19992 852 813 709 25,66
20003 372 418 920 18,21
20015 509 853 831 63,38
20026 582 227 537 19,46
20037 500 793 867 13,96
200410 351 000 040 38,00
200512 084 658 046 16,75
200613 015 770 992 7,70
200715 004 855 942 15,28
200817 675 586 627 17,80
200917 913 032 731 1,34
201016 314 442 183 -8,92
201117 378 783 932 6,52
201218 823 459 968 8,31
201318 045 449 003 -4,13
201418 120 349 581 0,42
201516 469 578 278 -9,11
201615 017 551 540 -8,82
201714 166 431 363 -5,67
201813 265 964 945 -6,36

Faits saillants


Très forte augmentation en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6 875 380 502,97. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 7941 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (18 823 459 968) et c'est en 1980 qu'on enregistre la valeur la plus basse (164 984 420,2). Nous disposons des résultats pour 39 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 5 747 372 334. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.9 et coefficient de détermination = 0.82).

En 1980, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. 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: Congo (rep. dem.), Cameroun, Centrafricaine (rep), 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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