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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199022 001 441 205
199123 903 287 602 8,64
199224 338 244 457 1,82
199325 360 608 484 4,20
199426 329 617 330 3,82
199526 706 710 183 1,43
199627 077 513 719 1,39
199728 623 563 148 5,71
199830 353 757 777 6,04
199932 928 060 832 8,48
200035 641 266 896 8,24
200136 543 694 836 2,53
200237 939 470 223 3,82
200338 557 613 098 1,63
200439 950 382 217 3,61
200541 217 785 215 3,17
200643 352 242 437 5,18
200746 974 128 599 8,35
200846 373 054 427 -1,28
200944 351 835 228 -4,36
201046 509 538 068 4,86
201147 690 524 462 2,54
201247 522 406 130 -0,35
201349 259 050 866 3,65
201451 375 607 077 4,30
201553 387 456 721 3,92
201654 674 858 288 2,41
201755 519 946 036 1,55

Faits saillants


Augmentation de 152% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 38 730 844 964,57. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 152 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (55 519 946 036) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (22 001 441 205). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 69 430 643 917. 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).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,05 %. En 2017, cette même part est de 0,05 %.

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: Belgique, Allemagne, Pays-Bas, Suisse.

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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