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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 341 138 099
199130 251 157 744 -21,10
199216 668 387 944 -44,90
199311 784 550 032 -29,30
199410 558 957 621 -10,40
199510 833 490 014 2,60
199612 046 841 187 11,20
199713 314 053 309 10,52
199813 727 441 806 3,10
199914 121 317 317 2,87
200014 380 915 394 1,84
200115 071 983 400 4,81
200215 896 999 368 5,47
200317 654 905 792 11,06
200418 678 180 518 5,80
200520 469 098 674 9,59
200622 397 439 383 9,42
200725 214 764 058 12,58
200825 824 483 096 2,42
200924 881 863 436 -3,65
201026 436 835 023 6,25
201128 345 977 209 7,22
201230 146 083 408 6,35
201331 167 144 545 3,39
201432 608 104 964 4,62
201533 547 322 346 2,88
201634 503 076 628 2,85
201736 170 689 861 4,83
2018*37 130 742 579 2,65
2019*38 304 172 793 3,16
2020*39 477 603 006 3,06
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -2.330851428234971E12, coefficient de régression = 1.173430213486E9. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Diminution de 6% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 22 322 971 392. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 6 %. C'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (38 341 138 099) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (10 558 957 621). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 39 477 603 006. Cette prévision présente un niveau de fiabilité élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.61).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,08 %. En 2017, 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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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