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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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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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB) |
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Variations des inventaires ($ US) |
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Années | Valeurs | Variations (%) ** |
1990 | 4 720 034 923 |
|
1991 | 5 089 312 453 |
7,82 |
1992 | 5 494 700 120 |
7,97 |
1993 | 5 957 459 471 |
8,42 |
1994 | 6 581 123 457 |
10,47 |
1995 | 7 191 556 822 |
9,28 |
1996 | 7 830 613 974 |
8,89 |
1997 | 8 513 050 735 |
8,71 |
1998 | 8 950 432 958 |
5,14 |
1999 | 9 743 053 693 |
8,86 |
2000 | 10 538 465 590 |
8,16 |
2001 | 11 389 024 217 |
8,07 |
2002 | 12 253 921 202 |
7,59 |
2003 | 13 238 740 360 |
8,04 |
2004 | 14 459 493 909 |
9,22 |
2005 | 15 969 630 059 |
10,44 |
2006 | 17 871 023 320 |
11,91 |
2007 | 19 745 189 644 |
10,49 |
2008 | 21 704 354 587 |
9,92 |
2009 | 23 510 442 231 |
8,32 |
2010 | 25 812 470 914 |
9,79 |
2011 | 28 469 987 708 |
10,30 |
2012 | 31 344 851 733 |
10,10 |
2013 | 34 454 910 108 |
9,92 |
2014 | 37 779 073 255 |
9,65 |
2015 | 40 958 813 258 |
8,42 |
2016 | 44 314 739 460 |
8,19 |
2017 | 48 250 969 277 |
8,88 |
2018 | 52 546 649 233 |
8,90 |
|
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Très forte augmentation en 28 ans Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 19 816 692 700,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1013 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (52 546 649 233) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 720 034 923). 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 77 041 945 376. 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:
Cambodge,
Thaïlande,
Viêt Nam.
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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