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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international 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 ou la grandeur de sa richesse générée. Quand la valeur est établie en dollars courants il s'agit de la valeur telle qu'elle est donnée sur le marché en fonction de celle de la monnaie à ce moment-là. Pour des comparaisons dans le temps, il vaut mieux considérer le même indicateur en dollars constants. Quand on veut procéder à des comparaisons internationales, le PIB (parité pouvoir d'achat) est très adéquat puisque la valeur tient compte des pouvoirs d'achats 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 parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population.

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 121 160 000 000
19911 266 800 000 000 12,99
19921 479 860 000 000 16,82
19931 725 000 000 000 16,57
19941 991 800 000 000 15,47
19952 256 220 000 000 13,28
19962 525 640 000 000 11,94
19972 806 350 000 000 11,11
19983 060 360 000 000 9,05
19993 342 590 000 000 9,22
20003 707 490 000 000 10,92
20014 104 790 000 000 10,72
20024 550 440 000 000 10,86
20035 100 100 000 000 12,08
20045 766 970 000 000 13,08
20056 624 270 000 000 14,87
20067 692 800 000 000 16,13
20079 023 650 000 000 17,30
200810 087 300 000 000 11,79
200911 119 600 000 000 10,23
201012 445 700 000 000 11,93
201113 919 100 000 000 11,84
201215 301 100 000 000 9,93
201316 779 100 000 000 9,66
201418 344 500 000 000 9,33
201519 821 000 000 000 8,05
201621 387 600 000 000 7,90
201723 266 800 000 000 8,79
201825 361 700 000 000 9,00

Faits saillants


Très forte augmentation en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 8 826 889 251 875,31. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2162 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (25 361 700 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 121 160 000 000). 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 36 907 976 448 566. 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).

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 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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