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Précisions


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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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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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 (%) **
199053 521 019 775
199142 228 084 255 -21,10
199223 267 674 506 -44,90
199316 450 245 542 -29,30
199414 739 421 032 -10,40
199515 122 645 375 2,60
199616 816 382 051 11,20
199718 585 304 129 10,52
199819 162 359 838 3,10
199919 712 177 131 2,87
200020 074 554 316 1,84
200121 039 227 392 4,81
200222 190 880 510 5,47
200324 644 908 559 11,06
200426 072 956 903 5,79
200528 573 242 368 9,59
200631 264 776 366 9,42
200735 197 557 815 12,58
200836 048 836 167 2,42
200934 732 868 358 -3,65
201036 903 494 725 6,25
201139 634 353 334 7,40
201242 170 951 948 6,40
201343 689 106 218 3,60
201445 611 426 891 4,40
201546 979 769 698 3,00
201648 342 183 019 2,90
201750 662 607 804 4,80
201853 094 412 979 4,80

Faits saillants


Diminution de 1% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 31 949 428 488,83. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1 %. C'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (53 521 019 775) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (14 739 421 032). 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 65 310 498 153. 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 = 0.65 et coefficient de détermination = 0.43).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,11 %. En 2018, cette même part est de 0,04 %.

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: Arménie.

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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