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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)
Inégalités des revenus (GINI)
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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 (%) **
199065 309 216 633
199161 815 695 465 -5,35
199258 626 493 562 -5,16
199359 127 160 890 0,85
199461 487 642 151 3,99
199564 572 473 503 5,02
199656 665 176 230 -12,25
199747 340 766 506 -16,46
199850 706 611 977 7,11
199947 352 237 998 -6,62
200052 120 721 619 10,07
200155 335 343 494 6,17
200260 553 129 255 9,43
200364 871 856 049 7,13
200470 399 897 723 8,52
200578 208 083 827 11,09
200685 980 015 393 9,94
200796 579 784 056 12,33
2008107 360 000 000 11,16
2009105 390 000 000 -1,83
2010110 529 000 000 4,88
2011115 193 000 000 4,22
2012118 416 000 000 2,80
2013120 391 000 000 1,67
2014126 667 000 000 5,21
2015130 542 000 000 3,06
2016141 181 000 000 8,15
2017149 881 000 000 6,16
2018156 693 000 000 4,54

Faits saillants


Augmentation de 140% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 86 872 251 851,03. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 140 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (156 693 000 000) et c'est en 1997 qu'on enregistre la valeur la plus basse (47 340 766 506). 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 208 616 724 578. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.83).

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: Bosnie-Herzégovine, Croatie, Macédoine du Nord, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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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