PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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 constants (sur la base d'une année de référence) on peut retrancher les effets trompeurs de l'inflation ou de la déflation. L'indicateur en question est d'autant plus adéquat pour des données internationales puisqu'on lui a apporté la correction dite de la PPA (parité pouvoir d'achat). On tient alors compte des pouvoirs d'achat 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 toujours parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population; pour la considérer il faudra envisager le PIB PPA par habitant.
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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Variations des inventaires ($ US) |
|
Années | Valeurs | Variations (%) ** |
1990 | 1 715 860 000 000 |
|
1991 | 1 733 850 000 000 |
1,05 |
1992 | 1 761 580 000 000 |
1,60 |
1993 | 1 750 500 000 000 |
-0,63 |
1994 | 1 791 780 000 000 |
2,36 |
1995 | 1 829 530 000 000 |
2,11 |
1996 | 1 855 380 000 000 |
1,41 |
1997 | 1 898 730 000 000 |
2,34 |
1998 | 1 966 870 000 000 |
3,59 |
1999 | 2 034 160 000 000 |
3,42 |
2000 | 2 113 980 000 000 |
3,92 |
2001 | 2 155 910 000 000 |
1,98 |
2002 | 2 180 390 000 000 |
1,14 |
2003 | 2 198 340 000 000 |
0,82 |
2004 | 2 260 550 000 000 |
2,83 |
2005 | 2 298 150 000 000 |
1,66 |
2006 | 2 354 440 000 000 |
2,45 |
2007 | 2 411 520 000 000 |
2,42 |
2008 | 2 417 670 000 000 |
0,26 |
2009 | 2 348 210 000 000 |
-2,87 |
2010 | 2 393 980 000 000 |
1,95 |
2011 | 2 446 480 000 000 |
2,19 |
2012 | 2 454 140 000 000 |
0,31 |
2013 | 2 468 280 000 000 |
0,58 |
2014 | 2 491 880 000 000 |
0,96 |
2015 | 2 519 610 000 000 |
1,11 |
2016 | 2 547 220 000 000 |
1,10 |
2017 | 2 604 790 000 000 |
2,26 |
2018 | 2 649 720 000 000 |
1,72 |
|
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Augmentation de 54% en 28 ans Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 194 948 281 308,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 54 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 649 720 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 715 860 000 000). Nous disposons des résultats pour 29 années.
Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 892 591 829 577. 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 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 3,62 %. En 2018, cette même part est de 2,19 %.
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:
Portugal,
Espagne.
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).
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