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Précisions


PIB ($ US 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. Cependant, la valeur du PIB en dollars courants peut être trompeuse de plusieurs manières, en particulier lors de comparaisons entre deux ou plusieurs années. D'abord, parce qu'elle peut être gonflée à cause de l'inflation (ou l'inverse à cause de la déflation). C'est pour cette raison que l'on a souvent recours au PIB en dollars constants. On doit aussi tenir compte de la population; il est alors utile d'examiner le même indicateur par habitant. 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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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 2005)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2005)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Taux d'intérêt réel (%)
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 (%) **
199522 387 561 849
199623 678 012 697 5,76
199723 822 087 054 0,61
199825 432 144 400 6,76
199923 386 945 603 -8,04
200021 774 273 832 -6,90
200123 289 671 101 6,96
200226 868 450 815 15,37
200334 667 270 716 29,03
200441 523 418 158 19,78
200545 347 181 466 9,21
200650 375 095 636 11,09
200760 093 896 109 19,29
200870 474 602 564 17,27
200962 754 161 039 -10,95
201059 844 207 749 -4,64
201162 404 149 310 4,28
201256 548 374 546 -9,38
201358 147 688 052 2,83
201457 671 307 487 -0,82
201549 490 142 433 -14,19
201651 640 880 494 4,35
201755 213 087 271 6,92

Faits saillants


Augmentation de 147% en 22 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 43 775 417 833,74. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 147 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (70 474 602 564) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (21 774 273 832). Nous disposons des résultats pour 23 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 44 471 839 130. 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 = 0.83 et coefficient de détermination = 0.7).

En 1995, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,07 %. En 2017, cette même part est de 0,07 %.

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: Bosnie-Herzégovine, Bulgarie, Macédoine, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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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