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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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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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PIB par habitant ($ US constant 2010)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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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 (%) **
199310 068 186 392
19949 902 824 019 -1,64
199510 351 093 351 4,53
199610 862 020 384 4,94
199712 279 137 662 13,05
199812 810 860 642 4,33
199912 759 177 076 -0,40
200014 048 685 880 10,11
200114 888 741 496 5,98
200215 901 531 886 6,80
200317 104 751 831 7,57
200418 262 308 500 6,77
200519 995 455 779 9,49
200621 938 765 986 9,72
200723 600 316 181 7,57
200822 399 309 729 -5,09
200919 166 222 787 -14,43
201019 685 033 799 2,71
201121 149 912 286 7,44
201221 807 724 167 3,11
201322 101 297 097 1,35
201422 761 534 851 2,99
201523 181 459 034 1,84
201623 791 494 870 2,63
201725 159 220 825 5,75
201826 357 091 198 4,76

Faits saillants


Augmentation de 162% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1993-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 18 166 698 496. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 162 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (26 357 091 198) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (9 902 824 019). Nous disposons des résultats pour 26 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 31 785 718 131. 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 = 0.91).

En 1993, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. 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: Lituanie.

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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