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PIB ($ US constant 2010)
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. Quand il est formulé en dollars constants, comme c'est le cas ici, on peut procéder plus adéquatement à des comparaisons à travers les années puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera utile d'examiner le même indicateur par habitant. Enfin, pour des comparaisons internationales plus adéquates on doit examiner la donnée formulée en PPA (parité pouvoir d'achat).

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 (%) **
1980165 165 439
1981188 136 201 13,91
1982194 559 061 3,41
1983216 565 079 11,31
1984226 271 753 4,48
1985235 801 811 4,21
1986263 462 723 11,73
1987339 066 685 28,70
1988355 976 922 4,99
1989382 435 357 7,43
1990424 030 689 10,88
1991422 301 170 -0,41
1992441 730 788 4,60
1993450 505 181 1,99
1994472 811 961 4,95
1995506 259 234 7,07
1996534 433 435 5,57
1997563 153 025 5,37
1998596 458 069 5,91
1999644 079 114 7,98
2000688 733 275 6,93
2001745 235 396 8,20
2002825 183 061 10,73
2003888 427 847 7,66
2004940 813 180 5,90
20051 007 823 159 7,12
20061 076 852 656 6,85
20071 269 887 377 17,93
20081 330 440 106 4,77
20091 419 010 481 6,66
20101 585 472 534 11,73
20111 710 580 807 7,89
20121 797 336 501 5,07
20131 835 844 374 2,14
20141 941 321 989 5,75
20152 070 314 376 6,64
20162 236 397 091 8,02
20172 339 922 180 4,63
20182 393 521 565 2,29

Faits saillants


Très forte augmentation en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 916 059 524,51. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1349 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 393 521 565) et c'est en 1980 qu'on enregistre la valeur la plus basse (165 165 439,1). Nous disposons des résultats pour 39 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 262 722 076. 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).

En 1980, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2018, cette même part est de 0,00 %.

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: Sri Lanka, Inde, Népal.

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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