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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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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 (%) **
19818 227 603 582
19828 302 969 571 0,92
19838 986 719 590 8,24
19848 730 775 888 -2,85
19857 757 787 405 -11,14
19868 507 314 752 9,66
19879 686 371 612 13,86
19889 735 159 432 0,50
19899 700 011 206 -0,36
19909 964 477 334 2,73
19919 253 264 787 -7,14
19928 450 777 235 -8,67
19939 561 448 857 13,14
19949 866 455 689 3,19
199510 471 023 888 6,13
199611 772 171 512 12,43
199712 141 100 402 3,13
199811 721 244 258 -3,46
199912 326 311 978 5,16
200013 074 915 712 6,07
200114 160 304 516 8,30
200214 374 794 289 1,51
200314 064 103 275 -2,16
200415 972 968 197 13,57
200517 860 775 923 11,82
200619 795 942 246 10,83
200722 063 798 449 11,46
200824 444 156 129 10,79
200926 595 865 977 8,80
201029 933 790 334 12,55
201133 279 878 090 11,18
201236 157 859 259 8,65
201339 984 181 569 10,58
201444 085 556 179 10,26
201548 667 131 303 10,39
201653 258 136 694 9,43
201758 319 714 683 9,50
201862 291 386 041 6,81

Faits saillants


Augmentation de 657% en 37 ans


Pour l'ensemble de la période 1981-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 20 356 532 776,42. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 657 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (62 291 386 041) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (7 757 787 405). Nous disposons des résultats pour 38 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 94 211 886 402. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.86 et coefficient de détermination = 0.75).

En 1981, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. En 2018, cette même part est de 0,08 %.

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: Érythrée, Somalie.

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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