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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 ($ US courant)
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 (%) **
199022 672 997 489
199122 514 286 516 -0,70
199217 426 057 674 -22,60
199313 400 638 430 -23,10
199410 760 712 657 -19,70
19959 490 948 467 -11,80
19969 614 330 816 1,30
199710 171 962 053 5,80
199811 189 158 287 10,00
199912 017 156 065 7,40
200013 351 060 299 11,10
200114 672 815 269 9,90
200216 057 770 027 9,44
200317 696 995 366 10,21
200419 334 640 158 9,25
200524 740 902 926 27,96
200633 268 154 327 34,47
200741 739 296 292 25,46
200846 160 087 686 10,59
200950 485 058 387 9,37
201052 902 703 376 4,79
201152 070 545 111 -1,57
201253 217 627 468 2,20
201356 326 959 563 5,84
201457 902 587 622 2,80
201558 510 999 630 1,05
201656 718 105 559 -3,06
201756 558 154 150 -0,28
201857 357 249 338 1,41

Faits saillants


Augmentation de 153% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 31 666 550 466,21. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 153 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (58 510 999 630) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (9 490 948 467). 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 57 045 866 359. 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 = 0.89 et coefficient de détermination = 0.79).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,06 %. En 2018, cette même part est de 0,07 %.

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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