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Précisions


PIB ($ US courant)
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. Cependant, la valeur du PIB en dollars courants peut être trompeuse de plusieurs manières, en particulier lors de comparaisons entre deux ou plusieurs années. D'abord, parce qu'elle peut être gonflée à cause de l'inflation (ou l'inverse à cause de la déflation). C'est pour cette raison que l'on a souvent recours au PIB en dollars constants. On doit aussi tenir compte de la population; il est alors 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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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 2005)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2005)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Taux d'intérêt réel (%)
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 (%) **
196059 716 467 625
196150 056 868 958 -16,18
196247 209 359 006 -5,69
196350 706 799 903 7,41
196459 708 343 489 17,75
196570 436 266 147 17,97
196676 720 285 970 8,92
196772 881 631 327 -5,00
196870 846 535 056 -2,79
196979 705 906 247 12,51
197092 602 973 434 16,18
197199 800 958 648 7,77
1972113 688 000 000 13,91
1973138 544 000 000 21,86
1974144 182 000 000 4,07
1975163 432 000 000 13,35
1976153 940 000 000 -5,81
1977174 938 000 000 13,64
1978149 541 000 000 -14,52
1979178 281 000 000 19,22
1980191 149 000 000 7,22
1981195 866 000 000 2,47
1982205 090 000 000 4,71
1983230 687 000 000 12,48
1984259 947 000 000 12,68
1985309 488 000 000 19,06
1986300 758 000 000 -2,82
1987272 973 000 000 -9,24
1988312 354 000 000 14,43
1989347 768 000 000 11,34
1990360 858 000 000 3,76
1991383 373 000 000 6,24
1992426 916 000 000 11,36
1993444 731 000 000 4,17
1994564 325 000 000 26,89
1995734 548 000 000 30,16
1996863 747 000 000 17,59
1997961 604 000 000 11,33
19981 029 040 000 000 7,01
19991 094 000 000 000 6,31
20001 211 350 000 000 10,73
20011 339 400 000 000 10,57
20021 470 550 000 000 9,79
20031 660 290 000 000 12,90
20041 955 350 000 000 17,77
20052 285 970 000 000 16,91
20062 752 130 000 000 20,39
20073 552 180 000 000 29,07
20084 598 210 000 000 29,45
20095 109 950 000 000 11,13
20106 100 620 000 000 19,39
20117 572 550 000 000 24,13
20128 560 550 000 000 13,05
20139 607 220 000 000 12,23
201410 482 400 000 000 9,11
201511 064 700 000 000 5,56
201611 191 000 000 000 1,14
201712 237 700 000 000 9,35
2018*12 895 867 091 900 5,38
2019*13 573 563 902 790 5,26
2020*14 251 260 713 682 4,99
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.3546962972860808E15, coefficient de régression = 6.77696810890971E11. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 970 487 586 886,62. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 20393 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (12 237 700 000 000) et c'est en 1962 qu'on enregistre la valeur la plus basse (47 209 359 006). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 14 251 260 713 682. Cette prévision présente un niveau de fiabilité élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.75).

En 1960, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 4,35 %. En 2017, cette même part est de 15,12 %.

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: Corée du Nord, Corée du Sud, Mongolie, Taiwan.

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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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