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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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Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
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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)
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PIB ($ US constant 2005)
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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 (%) **
19901 026 360 000 000
19911 072 190 000 000 4,47
19921 114 160 000 000 3,91
19931 133 390 000 000 1,73
19941 184 890 000 000 4,54
19951 235 220 000 000 4,25
19961 274 620 000 000 3,19
19971 333 700 000 000 4,64
19981 405 900 000 000 5,41
19991 470 520 000 000 4,60
20001 589 470 000 000 8,09
20011 687 420 000 000 6,16
20021 762 930 000 000 4,47
20031 751 660 000 000 -0,64
20041 820 570 000 000 3,93
20051 926 880 000 000 5,84
20062 063 550 000 000 7,09
20072 182 210 000 000 5,75
20082 259 260 000 000 3,53
20092 244 370 000 000 -0,66
20102 334 490 000 000 4,02
20112 446 480 000 000 4,80
20122 474 000 000 000 1,12
20132 608 520 000 000 5,44
20142 662 030 000 000 2,05
20152 719 220 000 000 2,15
20162 804 270 000 000 3,13
20172 954 850 000 000 5,37

Faits saillants


Augmentation de 188% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 876 540 363 337,14. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 188 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 954 850 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 026 360 000 000). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 618 421 883 972. 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: 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).

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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