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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199017 445 873 174
199117 891 759 239 2,56
199218 114 090 689 1,24
199318 349 715 232 1,30
199418 346 535 472 -0,02
199519 330 546 928 5,36
199619 719 501 717 2,01
199720 335 545 514 3,12
199821 535 072 758 5,90
199922 901 928 762 6,35
200023 634 558 724 3,20
200124 717 238 110 4,58
200224 879 087 487 0,65
200326 541 813 672 6,68
200428 100 023 094 5,87
200529 679 976 919 5,62
200630 410 570 402 2,46
200731 912 391 885 4,94
200833 206 878 403 4,06
200933 901 741 328 2,09
201035 109 574 054 3,56
201135 621 608 105 1,46
201237 444 506 225 5,12
201338 501 229 750 2,82
201441 047 344 850 6,61
201543 660 937 427 6,37
201646 436 199 853 6,36
201749 725 239 803 7,08
201853 089 795 633 6,77

Faits saillants


Augmentation de 204% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 29 710 044 336,55. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 204 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (53 089 795 633) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (17 445 873 174). 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 73 028 466 786. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.95).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. En 2018, cette même part est de 0,04 %.

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, Guinée-Bissau, 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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