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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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PIB ($ US constant 2010)
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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 (%) **
1990640 560 000 000
1991719 883 000 000 12,38
1992740 290 000 000 2,83
1993747 989 000 000 1,04
1994736 683 000 000 -1,51
1995753 499 000 000 2,28
1996792 479 000 000 5,17
1997796 299 000 000 0,48
1998813 641 000 000 2,18
1999820 602 000 000 0,86
2000868 673 000 000 5,86
2001875 437 000 000 0,78
2002939 042 000 000 7,27
20031 021 060 000 000 8,73
20041 065 730 000 000 4,37
20051 099 720 000 000 3,19
20061 154 710 000 000 5,00
20071 248 880 000 000 8,16
20081 252 020 000 000 0,25
20091 264 630 000 000 1,01
20101 337 950 000 000 5,80
20111 373 350 000 000 2,65
20121 271 110 000 000 -7,44
20131 268 640 000 000 -0,19
20141 327 050 000 000 4,60
20151 309 520 000 000 -1,32
20161 484 950 000 000 13,40
20171 540 710 000 000 3,76

Faits saillants


Augmentation de 141% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 045 182 389 101,71. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 141 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 540 710 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (640 560 000 000). 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 1 960 816 480 529. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.95).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 1,35 %. En 2017, cette même part est de 1,32 %.

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: Pakistan.

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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