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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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 constants (sur la base d'une année de référence) on peut retrancher les effets trompeurs de l'inflation ou de la déflation. L'indicateur en question est d'autant plus adéquat pour des données internationales puisqu'on lui a apporté la correction dite de la PPA (parité pouvoir d'achat). On tient alors compte des pouvoirs d'achat 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 toujours parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population; pour la considérer il faudra envisager le PIB PPA par habitant.

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)
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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 (%) **
199062 925 566 323
199162 485 087 384 -0,70
199248 363 457 388 -22,60
199337 191 498 950 -23,10
199429 864 773 650 -19,70
199526 340 730 091 -11,80
199626 683 159 634 1,30
199728 230 783 033 5,80
199831 053 861 415 10,00
199933 351 847 340 7,40
200037 053 902 146 11,10
200140 722 238 458 9,90
200244 565 976 479 9,44
200349 115 405 061 10,21
200453 660 447 066 9,25
200568 664 733 400 27,96
200692 330 864 173 34,47
2007115 841 000 000 25,46
2008128 111 000 000 10,59
2009140 114 000 000 9,37
2010146 824 000 000 4,79
2011144 514 000 000 -1,57
2012147 698 000 000 2,20
2013156 327 000 000 5,84
2014160 700 000 000 2,80
2015162 389 000 000 1,05
2016157 413 000 000 -3,06
2017156 969 000 000 -0,28
2018159 187 000 000 1,41

Faits saillants


Augmentation de 153% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 87 885 908 532,97. 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 (162 389 000 000) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (26 340 730 091). 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 158 323 508 760. 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 0,13 %. En 2018, cette même part est de 0,13 %.

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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