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 |
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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB) |
Valeur ajoutée - Services (% du PIB) |
Variations des inventaires ($ US) |
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Années | Valeurs | Variations (%) ** |
1995 | 21 498 847 194 |
|
1996 | 22 976 074 708 |
6,87 |
1997 | 25 275 964 810 |
10,01 |
1998 | 27 553 535 518 |
9,01 |
1999 | 27 565 385 126 |
0,04 |
2000 | 29 597 753 237 |
7,37 |
2001 | 32 804 709 689 |
10,84 |
2002 | 36 132 967 941 |
10,15 |
2003 | 41 213 778 518 |
14,06 |
2004 | 44 008 327 932 |
6,78 |
2005 | 48 263 290 510 |
9,67 |
2006 | 53 902 710 396 |
11,68 |
2007 | 61 703 196 184 |
14,47 |
2008 | 66 344 369 098 |
7,52 |
2009 | 57 394 083 846 |
-13,49 |
2010 | 62 227 089 368 |
8,42 |
2011 | 69 205 504 903 |
11,21 |
2012 | 73 672 643 634 |
6,45 |
2013 | 78 854 162 925 |
7,03 |
2014 | 82 617 621 980 |
4,77 |
2015 | 83 981 999 973 |
1,65 |
2016 | 86 907 455 410 |
3,48 |
2017 | 94 051 970 915 |
8,22 |
|
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Augmentation de 337% en 22 ans Pour l'ensemble de la période 1995-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 53 380 584 581,57. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 337 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (94 051 970 915) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (21 498 847 194). Nous disposons des résultats pour 23 années.
Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 121 573 899 196. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.98).
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:
Lettonie.
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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