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Précisions


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)
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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 (%) **
19753 689 749 318
19764 437 524 696 20,27
19775 163 592 529 16,36
19785 565 185 948 7,78
19796 116 449 304 9,91
19806 468 343 599 5,75
19816 631 151 707 2,52
19827 030 460 365 6,02
19837 422 913 437 5,58
19848 073 004 356 8,76
19858 467 172 085 4,88
19868 780 791 930 3,70
19879 401 176 903 7,07
198810 214 075 785 8,65
198911 025 831 852 7,95
199011 842 184 387 7,40
199111 929 757 483 0,74
199213 051 154 570 9,40
199313 142 512 715 0,70
199413 917 920 795 5,90
199515 096 516 556 8,47
199615 284 993 377 1,25
199715 688 662 252 2,64
199816 647 377 483 6,11
199917 479 403 974 5,00
200018 522 105 960 5,97
200119 254 198 675 3,95
200219 971 019 868 3,72
200320 494 913 907 2,62
200421 525 059 603 5,03
200522 569 668 874 4,85
200623 633 562 914 4,71
200724 838 410 596 5,10
200825 744 211 921 3,65
200925 225 403 974 -2,02
201025 562 264 901 1,34
201125 665 390 728 0,40
201224 926 715 232 -2,88
201323 481 139 073 -5,80
201423 173 192 053 -1,31
201523 627 920 530 1,96
201624 764 940 397 4,81
201725 871 655 629 4,47
201826 874 437 086 3,88

Faits saillants


Augmentation de 628% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 15 870 320 936,73. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 628 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (26 874 437 086) et c'est en 1975 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 689 749 318). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 31 743 344 386. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.97).

En 1975, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. En 2018, cette même part est de 0,03 %.

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: Turquie.

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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