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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)
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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19901 540 940 000 000
19911 564 240 000 000 1,51
19921 556 930 000 000 -0,47
19931 629 570 000 000 4,67
19941 716 500 000 000 5,33
19951 792 310 000 000 4,42
19961 831 880 000 000 2,21
19971 894 070 000 000 3,39
19981 900 470 000 000 0,34
19991 909 360 000 000 0,47
20001 993 150 000 000 4,39
20012 020 850 000 000 1,39
20022 082 550 000 000 3,05
20032 106 310 000 000 1,14
20042 227 640 000 000 5,76
20052 298 970 000 000 3,20
20062 390 050 000 000 3,96
20072 535 130 000 000 6,07
20082 664 270 000 000 5,09
20092 660 920 000 000 -0,13
20102 861 240 000 000 7,53
20112 974 960 000 000 3,97
20123 032 110 000 000 1,92
20133 123 220 000 000 3,00
20143 138 960 000 000 0,50
20153 027 660 000 000 -3,55
20162 927 580 000 000 -3,31
20172 958 730 000 000 1,06
20182 991 790 000 000 1,12

Faits saillants


Augmentation de 94% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 322 495 149 585,66. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 94 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 138 960 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 540 940 000 000). 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 2 675 697 231 931. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.95).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 3,25 %. En 2018, cette même part est de 2,47 %.

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: Chili, Paraguay, Uruguay.

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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