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Précisions


PIB par habitant ($ US constant 2005)
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)
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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 - 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 664
196117 862 1,12
196218 781 5,14
196319 389 3,24
196420 302 4,71
196521 261 4,72
196622 242 4,62
196722 483 1,08
196823 294 3,61
196924 188 3,84
197024 629 1,82
197125 262 2,57
197226 217 3,78
197327 571 5,17
197428 081 1,85
197528 057 -0,09
197629 128 3,82
197729 783 2,25
197830 652 2,92
197931 502 2,77
198031 770 0,85
198132 477 2,23
198231 061 -4,36
198331 550 1,57
198433 099 4,91
198534 346 3,77
198634 737 1,14
198735 689 2,74
198836 792 3,09
198936 981 0,52
199036 489 -1,33
199135 231 -3,45
199235 109 -0,35
199335 648 1,54
199436 894 3,49
199537 569 1,83
199637 766 0,52
199738 968 3,18
199840 132 2,99
199941 856 4,30
200043 638 4,26
200143 965 0,75
200244 884 2,09
200345 240 0,79
200446 171 2,06
200547 182 2,19
200648 035 1,81
200748 553 1,08
200848 511 -0,09
200946 544 -4,05
201047 447 1,94
201148 457 2,13
201248 724 0,55
201349 359 1,30
201450 222 1,75
201550 304 0,16
201650 407 0,21
201751 316 1,80

Faits saillants


Augmentation de 191% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 35 542,6. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 191 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (51 315,89) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (17 664,2). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 54 911. 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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