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Précisions


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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199986 540 024 803
200089 724 016 899 3,68
200188 142 291 794 -1,76
200287 297 139 975 -0,96
200398 659 736 653 13,02
2004103 062 000 000 4,46
2005115 296 000 000 11,87
2006122 791 000 000 6,50
2007130 591 000 000 6,35
2008134 074 000 000 2,67
2009133 015 000 000 -0,79
2010139 694 000 000 5,02
201152 977 520 101 -62,08
2012118 214 000 000 123,14
2013102 137 000 000 -13,60
201477 623 911 398 -24,00
201570 744 849 816 -8,86
201668 767 199 548 -2,80
201787 111 448 382 26,68
201894 036 579 249 7,95

Faits saillants


Augmentation de 9% en 19 ans


Pour l'ensemble de la période 1999-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 100 024 937 062,4. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 9 %. C'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (139 694 000 000) et c'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus basse (52 977 520 101). Nous disposons des résultats pour 20 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 79 598 849 385. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = -0.17 et coefficient de détermination = 0.03).

En 1999, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,13 %. 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: Maroc, Mauritanie, Tunisie.

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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