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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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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 (%) **
19902 416 530 000 000
19912 583 630 000 000 6,91
19922 664 920 000 000 3,15
19932 713 930 000 000 1,84
19942 799 410 000 000 3,15
19952 936 480 000 000 4,90
19963 082 950 000 000 4,99
19973 169 850 000 000 2,82
19983 169 360 000 000 -0,02
19993 207 020 000 000 1,19
20003 404 300 000 000 6,15
20013 493 110 000 000 2,61
20023 588 860 000 000 2,74
20033 694 200 000 000 2,94
20043 877 300 000 000 4,96
20054 045 730 000 000 4,34
20064 230 710 000 000 4,57
20074 416 230 000 000 4,39
20084 456 430 000 000 0,91
20094 250 980 000 000 -4,61
20104 480 780 000 000 5,41
20114 573 190 000 000 2,06
20124 746 700 000 000 3,79
20134 967 050 000 000 4,64
20144 986 570 000 000 0,39
20155 136 020 000 000 3,00
20165 221 770 000 000 1,67
20175 319 800 000 000 1,88
20185 484 950 000 000 3,10

Faits saillants


Augmentation de 127% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 3 900 646 901 406,9. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 127 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (5 484 950 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 416 530 000 000). 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 6 183 510 533 422. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 1 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: Corée du Nord, Corée du Sud, Mongolie, Taiwan.

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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