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Précisions


PIB par habitant ($ US constant 2005)
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 puisque l'on tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information tient aussi compte de l'importance de la population. 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)
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PIB ($ US constant 2005)
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PIB (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 (%) **
197019 625
197120 202 2,94
197220 971 3,80
197321 903 4,45
197422 090 0,85
197521 980 -0,50
197623 167 5,40
197723 997 3,58
197824 740 3,10
197925 756 4,10
198026 064 1,20
198126 162 0,38
198226 084 -0,30
198326 564 1,84
198427 408 3,18
198528 109 2,56
198628 739 2,24
198729 097 1,25
198830 058 3,30
198930 989 3,10
199032 337 4,35
199133 742 4,35
199234 131 1,15
199333 583 -1,61
199434 289 2,10
199534 783 1,44
199634 966 0,53
199735 560 1,70
199836 259 1,96
199936 955 1,92
200037 998 2,82
200138 578 1,52
200238 513 -0,17
200338 218 -0,76
200438 674 1,19
200538 969 0,76
200640 457 3,82
200741 832 3,40
200842 365 1,27
200940 086 -5,38
201041 786 4,24
201144 125 5,60
201244 259 0,30
201344 355 0,22
201445 132 1,75
201545 521 0,86
201646 168 1,42
201746 971 1,74

Faits saillants


Augmentation de 139% en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 33 423,28. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 139 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (46 971,41) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (19 624,75). Nous disposons des résultats pour 48 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 51 218. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 1 et coefficient de détermination = 0.99).

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: Belgique, Luxembourg, Pays-Bas, Suisse.

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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