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) |
Inégalités des revenus (GINI) |
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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB) |
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Variations des inventaires ($ US) |
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Années | Valeurs | Variations (%) ** |
1990 | 186 978 000 000 |
|
1991 | 196 845 000 000 |
5,28 |
1992 | 204 412 000 000 |
3,84 |
1993 | 207 242 000 000 |
1,38 |
1994 | 218 498 000 000 |
5,43 |
1995 | 228 400 000 000 |
4,53 |
1996 | 232 497 000 000 |
1,79 |
1997 | 243 612 000 000 |
4,78 |
1998 | 250 626 000 000 |
2,88 |
1999 | 262 229 000 000 |
4,63 |
2000 | 286 917 000 000 |
9,41 |
2001 | 297 884 000 000 |
3,82 |
2002 | 314 972 000 000 |
5,74 |
2003 | 322 246 000 000 |
2,31 |
2004 | 335 956 000 000 |
4,25 |
2005 | 349 277 000 000 |
3,97 |
2006 | 373 253 000 000 |
6,86 |
2007 | 391 798 000 000 |
4,97 |
2008 | 408 409 000 000 |
4,24 |
2009 | 410 362 000 000 |
0,48 |
2010 | 436 390 000 000 |
6,34 |
2011 | 455 705 000 000 |
4,43 |
2012 | 471 333 000 000 |
3,43 |
2013 | 486 674 000 000 |
3,25 |
2014 | 499 975 000 000 |
2,73 |
2015 | 514 017 000 000 |
2,81 |
2016 | 535 004 000 000 |
4,08 |
2017 | 562 068 000 000 |
5,06 |
2018 | 579 954 000 000 |
3,18 |
|
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Augmentation de 210% en 28 ans Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 353 914 930 846,9. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 210 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (579 954 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (186 978 000 000). 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 712 467 544 864. 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:
Allemagne,
Luxembourg,
Pays-Bas,
Suisse.
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).
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