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PIB ($ 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 puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera 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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Épargne domestique brute (% du PIB)
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)
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PIB par habitant (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 (%) **
1980431 549 613
1981448 228 699 3,86
1982476 840 558 6,38
1983499 830 957 4,82
1984520 375 509 4,11
1985532 239 867 2,28
1986542 180 043 1,87
1987551 059 782 1,64
1988565 868 849 2,69
1989547 872 768 -3,18
1990575 766 266 5,09
1991544 700 008 -5,40
1992591 168 266 8,53
1993608 939 147 3,01
1994576 806 749 -5,28
1995597 630 664 3,61
1996589 911 134 -1,29
1997613 685 460 4,03
1998621 556 073 1,28
1999633 517 352 1,92
2000702 240 545 10,85
2001718 623 165 2,33
2002735 330 757 2,32
2003750 801 172 2,10
2004765 214 001 1,92
2005786 927 314 2,84
2006807 756 930 2,65
2007814 219 328 0,80
2008846 787 872 4,00
2009873 886 042 3,20
2010907 093 130 3,80
2011944 282 560 4,10
2012974 502 179 3,20
20131 018 353 552 4,50
20141 039 739 042 2,10
20151 051 175 803 1,10
20161 074 177 606 2,19
20171 103 262 670 2,71
20181 134 154 025 2,80

Faits saillants


Augmentation de 163% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 720 980 910,77. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 163 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 134 154 025) et c'est en 1980 qu'on enregistre la valeur la plus basse (431 549 613). Nous disposons des résultats pour 39 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 285 271 308. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.94).

En 1980, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2018, cette même part est de 0,00 %.

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: Maurice.

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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