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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)
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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1990213 349 000 000
1991189 881 000 000 -11,00
1992179 817 000 000 -5,30
1993163 274 000 000 -9,20
1994142 702 000 000 -12,60
1995131 000 000 000 -8,20
1996131 655 000 000 0,50
1997133 893 000 000 1,70
1998131 349 000 000 -1,90
1999134 896 000 000 2,70
2000148 115 000 000 9,80
2001168 111 000 000 13,50
2002184 586 000 000 9,80
2003201 752 000 000 9,30
2004221 120 000 000 9,60
2005242 569 000 000 9,70
2006268 524 000 000 10,70
2007292 423 000 000 8,90
2008302 073 000 000 3,30
2009305 698 000 000 1,20
2010328 013 000 000 7,30
2011352 286 000 000 7,40
2012369 196 000 000 4,80
2013391 348 000 000 6,00
2014407 785 000 000 4,20
2015412 678 000 000 1,20
2016417 217 000 000 1,10
2017434 323 000 000 4,10
2018452 131 000 000 4,10

Faits saillants


Augmentation de 112% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 256 957 379 831,17. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 112 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (452 131 000 000) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (131 000 000 000). 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 524 579 726 950. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.83).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,45 %. En 2018, cette même part est de 0,37 %.

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: Tadjikistan, Turkménistan, Ouzbékistan.

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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