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Précisions


PIB par habitant ($ 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 puisque l'on tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information tient aussi compte de l'importance de la population. 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)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($ US constant 2010)
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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Taux de change de la monnaie locale en dollars américains ($ US)
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 (%) **
196013 045
196113 583 4,12
196214 288 5,19
196314 842 3,88
196415 602 5,12
196516 154 3,54
196616 824 4,14
196717 458 3,77
196818 059 3,44
196919 177 6,19
197019 985 4,21
197120 881 4,48
197221 649 3,68
197322 843 5,52
197423 654 3,55
197523 280 -1,58
197624 165 3,80
197724 888 2,99
197825 772 3,55
197926 578 3,13
198026 878 1,13
198127 033 0,58
198227 567 1,97
198327 757 0,69
198428 020 0,95
198528 316 1,05
198628 814 1,76
198729 384 1,98
198830 604 4,15
198931 761 3,78
199032 524 2,40
199132 683 0,49
199233 041 1,10
199332 692 -1,06
199433 338 1,98
199533 918 1,74
199634 276 1,05
199734 953 1,97
199836 074 3,21
199937 116 2,89
200038 309 3,21
200138 786 1,24
200238 942 0,40
200338 986 0,11
200439 795 2,08
200540 153 0,90
200640 850 1,74
200741 583 1,79
200841 456 -0,30
200940 059 -3,37
201040 638 1,45
201141 329 1,70
201241 258 -0,17
201341 283 0,06
201441 478 0,47
201541 765 0,69
201642 055 0,69
201743 002 2,25
201843 664 1,54

Faits saillants


Augmentation de 235% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 30 421,47. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 235 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (43 663,58) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (13 044,93). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 46 757. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 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: 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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