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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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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 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 (%) **
1990955 940 000 000
1991977 529 000 000 2,26
19921 003 550 000 000 2,66
19931 053 280 000 000 4,96
19941 117 510 000 000 6,10
19951 185 610 000 000 6,09
19961 265 710 000 000 6,76
19971 338 920 000 000 5,78
19981 375 330 000 000 2,72
19991 420 680 000 000 3,30
20001 546 230 000 000 8,84
20011 626 520 000 000 5,19
20021 714 730 000 000 5,42
20031 796 950 000 000 4,79
20041 906 920 000 000 6,12
20051 962 570 000 000 2,92
20062 102 520 000 000 7,13
20072 171 280 000 000 3,27
20082 251 410 000 000 3,69
20092 165 310 000 000 -3,82
20102 260 380 000 000 4,39
20112 329 210 000 000 3,05
20122 414 960 000 000 3,68
20132 533 410 000 000 4,90
20142 640 580 000 000 4,23
20152 738 210 000 000 3,70
20162 819 120 000 000 2,95
20172 965 800 000 000 5,20
20183 074 430 000 000 3,66

Faits saillants


Augmentation de 222% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 886 710 306 321,66. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 222 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 074 430 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (955 940 000 000). 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 3 816 283 201 926. 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: Irlande, Finlande, Islande, Norvège, Suède.

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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