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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 (%) **
199014 875 828 205
199115 155 574 761 1,88
199214 350 823 928 -5,31
199313 572 105 822 -5,43
199411 950 153 721 -11,95
199513 132 945 030 9,90
199613 676 750 482 4,14
199714 046 667 388 2,70
199814 353 143 331 2,18
199914 742 149 018 2,71
200014 870 414 529 0,87
200114 715 111 653 -1,04
200214 678 108 395 -0,25
200314 731 507 405 0,36
200414 212 532 874 -3,52
200514 469 070 688 1,81
200614 794 512 151 2,25
200715 289 133 971 3,34
200815 418 165 750 0,84
200915 893 545 989 3,08
201015 019 751 836 -5,50
201115 849 403 538 5,52
201216 306 674 054 2,89
201316 997 107 258 4,23
201417 474 751 212 2,81
201517 686 408 605 1,21
201617 943 340 305 1,45
201718 153 865 840 1,17

Faits saillants


Augmentation de 22% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 15 155 698 176. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 22 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (18 153 865 840) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (11 950 153 721). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 21 112 919 518. 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 = 0.82 et coefficient de détermination = 0.68).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. En 2017, cette même part est de 0,02 %.

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: Dominicaine (Rep), Jamaïque, Trinité-et-Tobago.

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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