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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 249 305 960
19911 244 210 339 -0,41
19921 301 455 106 4,60
19931 327 306 776 1,99
19941 393 028 419 4,95
19951 491 572 883 7,07
19961 574 581 493 5,57
19971 659 196 960 5,37
19981 757 322 379 5,91
19991 897 626 506 7,98
20002 029 189 412 6,93
20012 195 659 523 8,20
20022 431 206 377 10,73
20032 617 542 155 7,66
20042 771 883 125 5,90
20052 969 312 154 7,12
20063 172 691 209 6,85
20073 741 422 281 17,93
20083 919 826 548 4,77
20094 180 778 174 6,66
20104 671 219 173 11,73
20115 039 821 055 7,89
20125 295 426 154 5,07
20135 408 880 477 2,14
20145 719 645 280 5,75
20156 099 690 786 6,64
20166 589 014 155 8,02
20176 894 026 301 4,63
20187 051 944 190 2,29

Faits saillants


Augmentation de 464% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 3 368 785 681,66. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 464 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 051 944 190) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 244 210 339). 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 9 612 836 415. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.94).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2018, cette même part est de 0,01 %.

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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