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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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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 (%) **
19805 323 413 386
19815 629 277 305 5,75
19825 795 261 995 2,95
19835 859 296 062 1,10
19845 785 961 309 -1,25
19855 888 988 680 1,78
19866 220 965 293 5,64
19876 171 953 874 -0,79
19886 084 309 682 -1,42
19896 682 795 783 9,84
19906 042 875 306 -9,58
19914 350 740 803 -28,00
19924 038 048 235 -7,19
19934 424 061 891 9,56
19944 791 385 847 8,30
19955 429 710 241 13,32
19965 923 813 842 9,10
19975 276 934 313 -10,92
19985 742 892 242 8,83
19996 483 145 121 12,89
20006 933 726 050 6,95
20017 508 536 795 8,29
20027 849 421 410 4,54
20038 283 498 400 5,53
20048 739 919 053 5,51
20059 223 229 131 5,53
20069 767 407 393 5,90
200710 351 496 601 5,98
200811 127 855 695 7,50
200911 500 646 360 3,35
201011 926 962 835 3,71
201112 230 542 522 2,55
201212 403 913 447 1,42
201312 528 199 259 1,00
201412 750 510 498 1,77
201513 033 412 636 2,22
201613 465 444 817 3,31
201713 979 970 427 3,82
201814 559 473 464 4,15

Faits saillants


Augmentation de 173% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 8 207 948 694,97. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 173 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (14 559 473 464) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 038 048 235). 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 17 261 295 333. 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 = 0.9 et coefficient de détermination = 0.8).

En 1980, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. 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: Bulgarie, Croatie, Macédoine du Nord, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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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