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Précisions


PIB ($ US constant 2005)
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. Quand il est formulé en dollars constants, comme c'est le cas ici, on peut procéder plus adéquatement à des comparaisons à travers les années puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera 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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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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PIB ($ US constant 2005)
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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 (%) **
199512 774 500 345
199613 075 853 264 2,36
199714 249 297 306 8,97
199815 178 603 565 6,52
199915 576 124 268 2,62
200016 418 303 264 5,41
200117 479 140 765 6,46
200218 720 689 361 7,10
200320 298 972 875 8,43
200421 991 003 259 8,34
200524 343 389 028 10,70
200627 237 668 361 11,89
200729 955 788 646 9,98
200828 893 063 840 -3,55
200924 731 973 839 -14,40
201023 757 368 290 -3,94
201125 273 331 011 6,38
201226 293 015 996 4,03
201326 931 897 162 2,43
201427 432 357 432 1,86
201528 247 565 849 2,97
201628 830 703 315 2,06
201730 167 432 998 4,64
2018*30 572 200 346 1,34
2019*31 311 735 018 2,42
2020*32 051 269 691 2,36
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.461808768672914E12, coefficient de régression = 7.39534672457E8. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Augmentation de 136% en 22 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 22 515 567 215,3. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 136 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (30 167 432 998) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (12 774 500 345). Nous disposons des résultats pour 23 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 32 051 269 691. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure très linéaire (coefficient de corrélation = 0.92).

En 1995, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. En 2017, cette même part est de 0,04 %.

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: Lituanie.

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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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