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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 (%) **
199081 053 453 806
199174 208 201 700 -8,45
199268 811 493 414 -7,27
199367 792 935 484 -1,48
199469 025 418 672 1,82
199570 999 676 408 2,86
199671 499 997 409 0,70
199770 721 490 961 -1,09
199875 211 583 591 6,35
199968 887 692 567 -8,41
200072 170 722 286 4,77
200174 891 715 699 3,77
200279 338 423 600 5,94
200383 429 286 030 5,16
200488 798 259 533 6,44
200595 123 813 386 7,12
2006101 663 000 000 6,87
2007109 130 000 000 7,34
2008115 701 000 000 6,02
2009111 552 000 000 -3,59
2010113 029 000 000 1,32
2011115 193 000 000 1,91
2012115 229 000 000 0,03
2013115 798 000 000 0,49
2014117 926 000 000 1,84
2015122 019 000 000 3,47
2016126 823 000 000 3,94
2017131 657 000 000 3,81
2018135 713 000 000 3,08

Faits saillants


Augmentation de 67% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 94 599 902 172,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 67 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (135 713 000 000) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (67 792 935 484). 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 164 501 726 510. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.89).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,17 %. En 2018, cette même part est de 0,11 %.

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, 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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