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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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PIB ($ US constant 2010)
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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 (%) **
19901 727 710 000 000
19911 888 290 000 000 9,29
19922 156 730 000 000 14,22
19932 455 810 000 000 13,87
19942 776 350 000 000 13,05
19953 080 340 000 000 10,95
19963 386 170 000 000 9,93
19973 698 730 000 000 9,23
19983 988 630 000 000 7,84
19994 294 450 000 000 7,67
20004 659 120 000 000 8,49
20015 047 690 000 000 8,34
20025 508 570 000 000 9,13
20036 061 390 000 000 10,04
20046 674 270 000 000 10,11
20057 434 860 000 000 11,40
20068 380 530 000 000 12,72
20079 573 200 000 000 14,23
200810 497 400 000 000 9,65
200911 484 200 000 000 9,40
201012 705 600 000 000 10,64
201113 919 100 000 000 9,55
201215 013 100 000 000 7,86
201316 179 400 000 000 7,77
201417 360 500 000 000 7,30
201518 559 300 000 000 6,91
201619 809 500 000 000 6,74
201721 148 100 000 000 6,76
201822 543 800 000 000 6,60

Faits saillants


Très forte augmentation en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 9 034 925 586 785,1. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1205 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (22 543 800 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 727 710 000 000). 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 31 327 697 477 242. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.93).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 3,64 %. En 2018, cette même part est de 18,62 %.

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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