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Précisions


PIB par habitant ($ US constant 2010)
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. Quand il est formulé en dollars constants, comme c'est le cas ici, on peut procéder plus adéquatement à des comparaisons à travers les années puisque l'on tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information tient aussi compte de l'importance de la population. 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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Épargne domestique brute (% du PIB)
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)
Inégalités des revenus (GINI)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($ US constant 2010)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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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 (%) **
19608 749
19619 413 7,59
19629 881 4,97
196310 542 6,69
196410 938 3,75
196511 523 5,35
196611 225 -2,59
196711 072 -1,36
196812 604 13,84
196913 946 10,64
197013 902 -0,32
197114 947 7,52
197216 341 9,33
197316 570 1,40
197417 126 3,35
197517 282 0,91
197616 955 -1,89
197716 751 -1,20
197817 313 3,35
197917 922 3,51
198017 789 -0,74
198118 369 3,26
198218 403 0,18
198318 678 1,50
198418 608 -0,38
198519 020 2,22
198619 513 2,59
198720 571 5,42
198820 822 1,22
198920 589 -1,12
199021 422 4,05
199121 730 1,44
199222 621 4,10
199322 934 1,39
199424 008 4,68
199524 919 3,80
199625 544 2,51
199725 894 1,37
199826 236 1,32
199926 391 0,59
200027 686 4,91
200127 058 -2,27
200226 521 -1,98
200326 291 -0,87
200426 926 2,42
200527 500 2,13
200628 532 3,75
200729 646 3,90
200829 961 1,06
200929 594 -1,23
201030 659 3,60
201131 593 3,05
201231 671 0,25
201332 374 2,22
201432 997 1,92
201533 180 0,56
201633 840 1,99
201734 333 1,46
201834 789 1,33

Faits saillants


Augmentation de 298% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 21 766,36. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 298 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (34 788,66) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (8 749,12). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 38 130. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.99).

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: Jordanie, Liban, Syrie.

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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