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Précisions


PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Cet indicateur, bien que complexe, est l'un des plus adéquats pour comparer des économies entre elles. Sous sa forme initiale, le produit intérieur brut (PIB) permet d'évaluer la production de biens et services d'un pays pendant une année. Il illustre l'importance de l'activité économique d'un pays. Quand on tente des comparaisons internationales, cet indicateur est d'autant plus approprié qu'il introduit la correction dite de la PPA (parité pouvoir d'achat). On tient alors compte des différences de pouvoir d'achat. Enfin, dans la mesure où l'on tient aussi compte de la taille de la population, il permet d'avoir une image très juste de la richesse d'un pays. Cependant, dans la mesure où cet indicateur est formulé en dollars courants, on comprendra que les comparaisons dans le temps subissent les conséquences de l'inflation ou de la déflation. Pour des comparaisons temporelles plus justes, il convient donc d'examiner le même indicateur en dollars constants.

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 2005)
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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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Valeur ajoutée - fabrication (% du PIB)
Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19905 406
19915 517 2,04
19925 090 -7,74
19934 804 -5,61
19944 337 -9,71
19953 980 -8,24
19964 180 5,03
19974 756 13,79
19985 237 10,10
19995 521 5,42
20006 002 8,72
20016 462 7,66
20026 936 7,34
20037 626 9,94
20048 793 15,30
20059 997 13,69
200611 404 14,08
200712 773 12,00
200814 402 12,75
200914 572 1,19
201015 928 9,30
201117 167 7,78
201217 807 3,73
201318 299 2,76
201418 950 3,56
201518 390 -2,96
201618 098 -1,58
201718 896 4,40

Faits saillants


Augmentation de 250% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 10 404,68. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 250 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (18 949,88) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 980,04). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 19 690. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

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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