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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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Épargne domestique brute ($ US courant)
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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)
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)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2010)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Taux d'intérêt réel (%)
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 (%) **
19955 788 368 511
19965 970 044 666 3,14
19976 525 676 264 9,31
19987 174 985 107 9,95
19997 533 187 605 4,99
20007 937 758 980 5,37
20018 350 252 966 5,20
20029 546 441 564 14,33
200311 748 433 157 23,07
200414 373 269 156 22,34
200516 922 504 045 17,74
200621 447 021 570 26,74
200730 901 399 261 44,08
200835 596 016 664 15,19
200926 169 854 045 -26,48
201023 757 368 290 -9,22
201128 223 552 825 18,80
201228 119 996 053 -0,37
201330 254 677 297 7,59
201431 335 013 752 3,57
201526 972 863 394 -13,92
201627 695 474 684 2,68
201730 463 302 414 9,99
201834 849 078 086 14,40

Faits saillants


Augmentation de 502% en 23 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 19 902 355 989,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 502 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (35 596 016 664) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 788 368 511). Nous disposons des résultats pour 24 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 35 983 308 312. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.83).

En 1995, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. En 2018, 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 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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