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Précisions


PIB par habitant ($ 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 puisque l'on tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information tient aussi compte de l'importance de la population. 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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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)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($ US constant 2010)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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Taux de change de la monnaie locale en dollars américains ($ US)
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 (%) **
196019 378
196119 469 0,47
196219 245 -1,15
196320 053 4,20
196421 036 4,90
196521 862 3,93
196621 877 0,07
196722 965 4,97
196823 713 3,26
196924 857 4,83
197026 120 5,08
197126 263 0,55
197226 794 2,02
197327 077 1,06
197427 483 1,50
197527 514 0,11
197627 944 1,56
197728 625 2,44
197828 548 -0,27
197929 383 2,93
198029 908 1,79
198130 419 1,71
198230 912 1,62
198329 850 -3,44
198430 866 3,40
198532 045 3,82
198632 797 2,35
198733 127 1,01
198834 459 4,02
198935 192 2,13
199035 913 2,05
199135 317 -1,66
199235 036 -0,80
199336 093 3,02
199437 134 2,89
199538 095 2,59
199639 056 2,52
199740 154 2,81
199841 556 3,49
199943 168 3,88
200044 334 2,70
200144 585 0,57
200245 807 2,74
200346 596 1,72
200447 927 2,86
200548 814 1,85
200649 443 1,29
200751 024 3,20
200851 841 1,60
200951 767 -0,14
201052 022 0,49
201152 568 1,05
201253 673 2,10
201354 137 0,86
201454 706 1,05
201555 184 0,87
201655 875 1,25
201756 229 0,63
201856 919 1,23

Faits saillants


Augmentation de 194% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 36 690,75. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 194 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (56 919,37) et c'est en 1962 qu'on enregistre la valeur la plus basse (19 245,41). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 60 712. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.98).

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: Papouasie-Nouvelle-G., Timor oriental.

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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