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Précisions


PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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 courants il s'agit de la valeur telle qu'elle est donnée sur le marché en fonction de celle de la monnaie à ce moment-là. Pour des comparaisons dans le temps, il vaut mieux considérer le même indicateur en dollars constants. Quand on veut procéder à des comparaisons internationales, le PIB (parité pouvoir d'achat) est très adéquat puisque la valeur tient compte des pouvoirs d'achats 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 parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population.

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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199018 504 395 060
199120 188 407 783 9,10
199218 786 904 634 -6,94
199319 434 235 783 3,45
199421 682 346 215 11,57
199522 171 970 550 2,26
199624 917 178 710 12,38
199726 026 294 453 4,45
199827 078 591 122 4,04
199927 244 900 971 0,61
200027 001 848 458 -0,89
200127 991 362 954 3,66
200225 905 182 627 -7,45
200321 901 900 825 -15,45
200421 185 341 335 -3,27
200520 597 651 852 -2,77
200620 486 415 785 -0,54
200720 268 197 240 -1,07
200817 011 604 888 -16,07
200919 201 600 822 12,87
201023 247 347 489 21,07
201127 101 598 206 16,58
201231 230 314 051 15,23
201334 241 971 907 9,64
201435 512 867 732 3,71
201537 031 974 799 4,28
201639 394 156 723 6,38
201744 622 621 286 13,27
201848 524 947 708 8,75

Faits saillants


Augmentation de 162% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 26 499 797 662,9. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 162 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (48 524 947 708) et c'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus basse (17 011 604 888). 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 67 331 234 494. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.7 et coefficient de détermination = 0.49).

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: Mozambique, Zambie.

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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