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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)
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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199038 341 089 856
199130 251 119 648 -21,10
199216 668 366 984 -44,90
199311 784 535 219 -29,30
199410 558 944 291 -10,40
199510 833 476 410 2,60
199612 046 826 050 11,20
199713 314 036 590 10,52
199813 727 424 543 3,10
199914 121 299 591 2,87
200014 380 897 339 1,84
200115 071 964 460 4,81
200215 896 979 303 5,47
200317 654 982 239 11,06
200418 677 999 553 5,79
200520 469 140 120 9,59
200622 397 286 244 9,42
200725 214 630 300 12,58
200825 824 464 341 2,42
200924 881 738 656 -3,65
201026 436 719 875 6,25
201128 345 876 392 7,22
201230 146 065 698 6,35
201331 167 043 859 3,39
201432 608 087 433 4,62
201533 547 372 047 2,88
201634 502 332 647 2,85
201736 169 722 147 4,83
201837 875 982 991 4,72

Faits saillants


Diminution de 1% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 22 859 186 564,41. 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 (38 341 089 856) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (10 558 944 291). 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 46 576 138 025. 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 = 0.42).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,08 %. En 2018, cette même part est de 0,03 %.

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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