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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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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)
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PIB ($ US constant 2010)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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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 (%) **
198026 521 449 164
198125 354 505 078 -4,40
198225 354 505 078 0,00
198326 419 394 653 4,20
198428 004 558 904 6,00
198528 984 718 323 3,50
198629 825 275 659 2,90
198731 042 966 694 4,08
198832 945 556 124 6,13
198932 959 268 546 0,04
199031 822 141 255 -3,45
199132 137 613 013 0,99
199230 261 328 944 -5,84
199323 003 628 100 -23,98
199423 311 730 284 1,34
199526 808 489 833 15,00
199630 439 530 822 13,54
199732 653 786 719 7,27
199834 185 623 676 4,69
199934 931 379 542 2,18
200035 998 401 927 3,05
200137 512 494 192 4,21
200242 638 834 055 13,67
200343 913 671 239 2,99
200448 723 474 948 10,95
200556 046 084 738 15,03
200662 518 109 037 11,55
200771 276 907 518 14,01
200879 235 785 609 11,17
200979 916 193 296 0,86
201083 799 496 611 4,86
201186 708 999 524 3,47
201294 115 810 017 8,54
201398 778 862 978 4,95
2014103 543 000 000 4,82
2015104 520 000 000 0,94
2016101 823 000 000 -2,58
2017101 673 000 000 -0,15
201899 503 815 532 -2,13

Faits saillants


Augmentation de 275% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 51 774 702 303,18. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 275 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (104 520 000 000) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (23 003 628 100). 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 100 369 386 779. 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 0,10 %. En 2018, cette même part est de 0,12 %.

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: Lesotho, Afrique du Sud, Namibie, Eswatini.

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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