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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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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)
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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 (%) **
199040 834 005 196
199141 919 407 120 2,66
199233 185 026 919 -20,84
199326 123 909 257 -21,28
199421 425 448 185 -17,99
199519 293 488 451 -9,95
199619 902 166 071 3,15
199721 419 588 071 7,62
199823 826 736 963 11,24
199925 959 383 714 8,95
200029 485 605 495 13,58
200133 115 452 911 12,31
200236 814 442 589 11,17
200341 326 042 612 12,25
200446 365 813 602 12,20
200561 178 516 231 31,95
200684 753 921 779 38,54
2007109 191 000 000 28,83
2008123 105 000 000 12,74
2009135 666 000 000 10,20
2010143 819 000 000 6,01
2011144 514 000 000 0,48
2012150 530 000 000 4,16
2013162 121 000 000 7,70
2014169 809 000 000 4,74
2015173 428 000 000 2,13
2016169 953 000 000 -2,00
2017172 695 000 000 1,61
2018179 084 000 000 3,70

Faits saillants


Augmentation de 339% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 84 167 033 326,34. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 339 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (179 084 000 000) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (19 293 488 451). 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 195 609 682 934. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.92 et coefficient de détermination = 0.85).

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: Géorgie.

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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