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Précisions


PIB ($ 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 puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera utile d'examiner le même indicateur par habitant. 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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Dépenses de consommation finale ($ US courant)
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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)
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PIB ($ US constant 2010)
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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 (%) **
19863 787 773 946
19873 912 769 288 3,30
19884 429 256 010 13,20
19894 552 821 221 2,79
19904 812 459 356 5,70
19914 434 630 008 -7,85
19923 818 717 158 -13,89
19933 228 369 274 -15,46
19942 579 946 186 -20,09
19952 440 014 496 -5,42
19962 612 877 382 7,08
19972 871 948 567 9,92
19982 932 886 588 2,12
19993 040 106 750 3,66
20003 205 083 428 5,43
20013 375 644 645 5,32
20023 375 058 863 -0,02
20033 612 335 496 7,03
20043 866 169 244 7,03
20053 859 382 253 -0,18
20063 979 134 974 3,10
20074 319 067 497 8,54
20084 681 938 961 8,40
20094 817 073 517 2,89
20104 794 357 795 -0,47
20115 079 922 900 5,96
20125 069 763 054 -0,20
20135 622 367 227 10,90
20145 847 261 916 4,00
20156 075 305 131 3,90
20166 336 543 251 4,30
20176 634 360 784 4,70
20186 866 563 412 3,50

Faits saillants


Augmentation de 81% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1986-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 4 268 845 792,97. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 81 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (6 866 563 412) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 440 014 496). Nous disposons des résultats pour 33 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 8 630 783 561. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.68 et coefficient de détermination = 0.47).

En 1986, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. En 2018, cette même part est de 0,01 %.

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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