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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)
Inégalités des revenus (GINI)
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PIB ($ US constant 2005)
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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 (%) **
199036 452 838 272
199138 039 582 895 4,35
199236 635 231 217 -3,69
199328 511 447 768 -22,17
199429 508 207 909 3,50
199534 642 201 775 17,40
199640 052 337 783 15,62
199743 701 218 107 9,11
199846 247 825 134 5,83
199947 979 896 568 3,75
200050 570 644 309 5,40
200153 898 571 974 6,58
200262 204 663 376 15,41
200365 341 971 480 5,04
200474 492 301 785 14,00
200588 444 806 524 18,73
2006101 689 000 000 14,97
2007119 021 000 000 17,04
2008134 907 000 000 13,35
2009137 099 000 000 1,62
2010145 516 000 000 6,14
2011153 714 000 000 5,63
2012170 044 000 000 10,62
2013181 601 000 000 6,80
2014193 960 000 000 6,81
2015197 884 000 000 2,02
2016194 887 000 000 -1,51
2017198 299 000 000 1,75

Faits saillants


Augmentation de 444% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 96 619 455 195,43. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 444 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (198 299 000 000) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (28 511 447 768). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 244 962 920 585. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

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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