PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international 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 ou la grandeur de sa richesse générée. Quand la valeur est établie en dollars courants il s'agit de la valeur telle qu'elle est donnée sur le marché en fonction de celle de la monnaie à ce moment-là. Pour des comparaisons dans le temps, il vaut mieux considérer le même indicateur en dollars constants. Quand on veut procéder à des comparaisons internationales, le PIB (parité pouvoir d'achat) est très adéquat puisque la valeur tient compte des pouvoirs d'achats 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 parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population.
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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| Croissance annuelle du PIB (%) |
| Dépenses de consommation finale ($ US courant) |
| Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant) |
| Dépenses de consommation finale des ménages ($ US courant) |
| Épargne domestique brute ($ US courant) |
| 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 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) |
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| Années | Valeurs | Variations (%) ** |
| 1990 | 1 051 990 000 000 |
|
| 1991 | 1 104 300 000 000 |
4,97 |
| 1992 | 1 138 890 000 000 |
3,13 |
| 1993 | 1 155 930 000 000 |
1,50 |
| 1994 | 1 206 010 000 000 |
4,33 |
| 1995 | 1 266 850 000 000 |
5,04 |
| 1996 | 1 305 970 000 000 |
3,09 |
| 1997 | 1 355 070 000 000 |
3,76 |
| 1998 | 1 419 650 000 000 |
4,77 |
| 1999 | 1 453 170 000 000 |
2,36 |
| 2000 | 1 538 990 000 000 |
5,91 |
| 2001 | 1 591 440 000 000 |
3,41 |
| 2002 | 1 634 260 000 000 |
2,69 |
| 2003 | 1 666 740 000 000 |
1,99 |
| 2004 | 1 698 680 000 000 |
1,92 |
| 2005 | 1 742 090 000 000 |
2,56 |
| 2006 | 1 879 910 000 000 |
7,91 |
| 2007 | 1 986 700 000 000 |
5,68 |
| 2008 | 2 082 640 000 000 |
4,83 |
| 2009 | 2 039 620 000 000 |
-2,07 |
| 2010 | 2 075 190 000 000 |
1,74 |
| 2011 | 2 158 290 000 000 |
4,00 |
| 2012 | 2 157 550 000 000 |
-0,03 |
| 2013 | 2 176 320 000 000 |
0,87 |
| 2014 | 2 192 710 000 000 |
0,75 |
| 2015 | 2 237 100 000 000 |
2,02 |
| 2016 | 2 367 100 000 000 |
5,81 |
| 2017 | 2 477 390 000 000 |
4,66 |
| 2018* | 2 489 621 361 459 |
0,49 |
| 2019* | 2 552 933 653 826 |
2,54 |
| 2020* | 2 616 245 946 192 |
2,48 |
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.2527458463439725E14, coefficient de régression = 6.3312292366629E10. 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. |
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Augmentation de 135% en 27 ans
Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 720 019 639 149,71. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 135 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 477 390 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 051 990 000 000). 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 2 616 245 946 192. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure très linéaire (coefficient de corrélation = 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:
Portugal,
Espagne.
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).
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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