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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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| Dette totale du gouvernement central (% du PIB) |
| Épargne domestique brute ($US courant) |
| Épargne domestique brute (% du PIB) |
| Facteur de conversion pour la parité du pouvoir d'achat |
| Formation brute de capital fixe (US$ courant) |
| Indice des prix à la consommation (2010 = 100) |
| Indice des prix à la consommation (croissance annuelle en %) |
| Inégalités des revenus (GINI) |
| PIB ($US constant 2005) |
| PIB ($US courant) |
| PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011) |
| PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant) |
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| PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011) |
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| Prix de l'or |
| Taux d'intérêt réel (%) |
| Taux de change de la monnaie locale en dollars américains (USD) |
| Variations des inventaires |
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| Années | Valeurs | Variations (%) ** |
| 1990 | 171 442 000 000 |
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| 1991 | 175 022 000 000 |
2,09 |
| 1992 | 182 234 000 000 |
4,12 |
| 1993 | 182 652 000 000 |
0,23 |
| 1994 | 184 860 000 000 |
1,21 |
| 1995 | 195 887 000 000 |
5,97 |
| 1996 | 207 641 000 000 |
6,00 |
| 1997 | 213 518 000 000 |
2,83 |
| 1998 | 226 843 000 000 |
6,24 |
| 1999 | 237 684 000 000 |
4,78 |
| 2000 | 252 378 000 000 |
6,18 |
| 2001 | 265 895 000 000 |
5,36 |
| 2002 | 285 121 000 000 |
7,23 |
| 2003 | 311 750 000 000 |
9,34 |
| 2004 | 334 101 000 000 |
7,17 |
| 2005 | 365 225 000 000 |
9,32 |
| 2006 | 382 787 000 000 |
4,81 |
| 2007 | 406 228 000 000 |
6,12 |
| 2008 | 423 973 000 000 |
4,37 |
| 2009 | 434 165 000 000 |
2,40 |
| 2010 | 455 439 000 000 |
4,90 |
| 2011 | 478 284 000 000 |
5,02 |
| 2012 | 503 533 000 000 |
5,28 |
| 2013 | 525 826 000 000 |
4,43 |
| 2014 | 555 521 000 000 |
5,65 |
| 2015 | 582 630 000 000 |
4,88 |
| 2016 | 612 133 000 000 |
5,06 |
| 2017* | 636 610 917 171 |
4,00 |
| 2018* | 663 360 370 864 |
4,20 |
| 2019* | 690 109 824 556 |
4,03 |
| 2020* | 716 859 278 248 |
3,88 |
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -5.331703718028434E13, coefficient de régression = 2.6749453692343E10. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives. |
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Augmentation de 257% en 26 ans
Pour l'ensemble de la période 1990-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 338 991 552 436,15. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 257 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (612 133 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (171 442 000 000). Nous disposons des résultats pour 27 années.
Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 716 859 278 248. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure très linéaire (coefficient de corrélation = 0.98).
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:
Maroc,
Mauritanie,
Tunisie.
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).
Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.
Accès au code R des statistiques ici utilisées
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