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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 (%) **
199022 411 830 452
199122 820 599 022 1,82
199227 080 026 301 18,66
199328 334 079 297 4,63
199429 746 941 159 4,99
199531 587 188 778 6,19
199632 246 523 176 2,09
199733 313 203 661 3,31
199834 310 580 432 2,99
199935 480 390 915 3,41
200036 986 621 295 4,25
200138 935 304 553 5,27
200241 187 509 724 5,78
200342 901 342 722 4,16
200446 576 828 553 8,57
200550 371 248 684 8,15
200654 447 960 650 8,09
200758 899 472 926 8,18
200863 159 323 401 7,23
200966 618 294 938 5,48
201068 158 105 193 2,31
201169 921 208 378 2,59
201271 774 938 867 2,65
201373 805 284 511 2,83
201476 090 539 880 3,10
201577 910 394 256 2,39
201679 471 511 037 2,00
201781 152 915 933 2,12
201882 727 519 635 1,94

Faits saillants


Augmentation de 269% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 50 980 265 136,55. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 269 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (82 727 519 635) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (22 411 830 452). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 95 181 060 896. 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 = 0.98).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,05 %. En 2018, cette même part est de 0,07 %.

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: Irak, 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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