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Précisions


PIB par habitant ($ 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 puisque l'on tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information tient aussi compte de l'importance de la population. 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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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)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($ US constant 2010)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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Taux de change de la monnaie locale en dollars américains ($ US)
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 (%) **
196017 665
196117 863 1,12
196218 781 5,14
196319 390 3,24
196420 303 4,71
196521 262 4,72
196622 243 4,62
196722 484 1,08
196823 295 3,61
196924 190 3,84
197024 798 2,52
197125 034 0,95
197226 108 4,29
197327 554 5,54
197428 063 1,85
197528 061 -0,01
197629 322 4,49
197729 977 2,23
197830 774 2,66
197931 601 2,69
198031 869 0,85
198132 573 2,21
198231 161 -4,33
198331 658 1,59
198433 213 4,91
198534 470 3,78
198634 861 1,13
198735 806 2,71
198836 903 3,07
198937 087 0,50
199036 592 -1,34
199135 386 -3,30
199235 284 -0,29
199335 827 1,54
199437 030 3,36
199537 635 1,63
199637 847 0,56
199739 076 3,25
199840 257 3,02
199941 993 4,31
200043 760 4,21
200144 054 0,67
200244 889 1,90
200345 288 0,89
200446 252 2,13
200547 284 2,23
200648 037 1,59
200748 553 1,08
200848 511 -0,09
200946 546 -4,05
201047 450 1,94
201148 465 2,14
201248 782 0,66
201349 389 1,24
201450 293 1,83
201550 256 -0,07
201650 237 -0,04
201751 126 1,77
201851 358 0,45

Faits saillants


Augmentation de 191% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 35 861,44. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 191 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (51 357,75) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (17 665,06). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 53 788. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.98).

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: États-Unis.

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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