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Précisions


PIB ($ US 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. Cependant, la valeur du PIB en dollars courants peut être trompeuse de plusieurs manières, en particulier lors de comparaisons entre deux ou plusieurs années. D'abord, parce qu'elle peut être gonflée à cause de l'inflation (ou l'inverse à cause de la déflation). C'est pour cette raison que l'on a souvent recours au PIB en dollars constants. On doit aussi tenir compte de la population; il est alors 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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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)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($ US constant 2010)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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Taux de change de la monnaie locale en dollars américains ($ US)
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 (%) **
19883 313 540 068
19892 717 998 688 -17,97
19902 838 485 354 4,43
19914 690 415 093 65,24
19925 843 579 161 24,59
19937 941 744 492 35,91
19949 599 127 050 20,87
199511 718 795 528 22,08
199613 690 217 333 16,82
199715 751 867 489 15,06
199817 247 179 006 9,49
199917 391 056 369 0,83
200017 260 364 842 -0,75
200117 649 751 244 2,26
200219 152 238 806 8,51
200320 082 918 740 4,86
200421 145 518 600 5,29
200521 489 962 080 1,63
200622 048 664 306 2,60
200724 873 482 492 12,81
200829 227 542 760 17,50
200935 477 299 024 21,38
201038 419 626 534 8,29
201140 075 674 295 4,31
201244 230 727 695 10,37
201346 866 579 768 5,96
201448 296 099 502 3,05
201549 973 893 201 3,47
201651 239 050 083 2,53
201753 393 799 668 4,21
201856 639 155 556 6,08

Faits saillants


Très forte augmentation en 30 ans


Pour l'ensemble de la période 1988-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 24 847 947 272,26. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1609 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (56 639 155 556) et c'est en 1989 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 717 998 688). Nous disposons des résultats pour 31 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 68 825 264 869. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.95).

En 1988, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. 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, Jordanie, 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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