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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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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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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 (%) **
196010 868
196111 681 7,49
196212 322 5,49
196312 919 4,84
196413 172 1,96
196513 488 2,40
196614 185 5,16
196715 093 6,41
196815 980 5,87
196916 858 5,50
197017 653 4,71
197117 890 1,34
197218 446 3,10
197319 626 6,40
197420 571 4,81
197520 021 -2,67
197621 341 6,59
197721 794 2,13
197822 421 2,87
197923 688 5,65
198024 450 3,22
198124 627 0,72
198224 711 0,34
198324 990 1,13
198425 791 3,20
198526 505 2,77
198627 261 2,85
198728 129 3,18
198829 294 4,14
198930 264 3,31
199030 839 1,90
199131 292 1,47
199231 532 0,77
199331 244 -0,91
199431 909 2,13
199532 830 2,89
199633 243 1,26
199733 835 1,78
199834 372 1,59
199934 902 1,54
200036 181 3,66
200136 801 1,72
200236 838 0,10
200336 730 -0,29
200437 070 0,93
200537 239 0,45
200637 872 1,70
200738 237 0,96
200837 585 -1,70
200935 363 -5,91
201035 849 1,37
201135 994 0,40
201234 885 -3,08
201333 887 -2,86
201433 616 -0,80
201533 959 1,02
201634 398 1,29
201735 029 1,84
201835 392 1,03

Faits saillants


Augmentation de 226% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 27 372,26. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 226 %. C'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (38 236,8) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (10 867,7). 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 37 692. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

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).

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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