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Précisions


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 (%) **
199085 247 615 337
199184 224 647 730 -1,20
199276 139 080 372 -9,60
199370 352 508 861 -7,60
199462 121 262 582 -11,70
199555 660 650 968 -10,40
199657 219 151 784 2,80
199763 742 138 180 11,40
199869 096 472 319 8,40
199971 445 751 799 3,40
200075 589 607 861 5,80
200179 161 448 132 4,73
200283 155 354 932 5,05
200389 012 146 702 7,04
200499 203 808 832 11,45
2005108 529 000 000 9,40
2006119 382 000 000 10,00
2007129 649 000 000 8,60
2008142 873 000 000 10,20
2009143 159 000 000 0,20
2010154 323 000 000 7,80
2011162 623 000 000 5,38
2012165 367 000 000 1,69
2013167 026 000 000 1,00
2014169 910 000 000 1,73
2015163 403 000 000 -3,83
2016159 275 000 000 -2,53
2017163 308 000 000 2,53
2018168 288 000 000 3,05

Faits saillants


Augmentation de 97% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 111 671 953 054,9. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 97 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (169 910 000 000) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (55 660 650 968). 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 160 418 002 651. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.92 et coefficient de détermination = 0.85).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,18 %. En 2018, cette même part est de 0,14 %.

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: Russie, Ukraine.

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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