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Précisions


PIB ($ US constant 2010)
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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Épargne domestique brute ($ US courant)
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
Inégalités - Part des revenus détenus par le 5e quintile (les plus fortunés)
Inégalités des revenus (GINI)
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PIB ($ US constant 2010)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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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 (%) **
19812 497 286 677
19822 705 613 731 8,34
19832 863 460 263 5,83
19843 033 361 372 5,93
19853 206 653 432 5,71
19863 507 277 015 9,37
19873 628 581 398 3,46
19883 813 928 331 5,11
19893 973 281 722 4,18
19903 846 754 148 -3,18
19913 512 334 856 -8,69
19923 187 216 784 -9,26
19933 086 220 528 -3,17
19943 152 092 285 2,13
19953 353 083 145 6,38
19963 428 027 700 2,24
19973 561 608 121 3,90
19983 680 563 574 3,34
19993 793 570 458 3,07
20003 837 047 132 1,15
20013 950 344 027 2,95
20024 137 312 960 4,73
20034 427 116 614 7,00
20044 897 515 726 10,63
20055 252 765 132 7,25
20065 702 204 050 8,56
20076 286 566 854 10,25
20086 846 094 436 8,90
20096 759 244 954 -1,27
20107 189 481 824 6,37
20118 432 599 136 17,29
20129 471 480 158 12,32
201310 574 804 943 11,65
201411 408 652 157 7,89
201511 680 159 346 2,38
201611 816 629 564 1,17
201712 443 108 088 5,30
201813 307 759 596 6,95

Faits saillants


Augmentation de 433% en 37 ans


Pour l'ensemble de la période 1981-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 5 585 573 739,79. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 433 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (13 307 759 596) et c'est en 1981 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 497 286 677). Nous disposons des résultats pour 38 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 16 460 246 738. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.87 et coefficient de détermination = 0.76).

En 1981, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. En 2018, cette même part est de 0,02 %.

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: Japon, Corée du Nord, Corée du Sud, Taiwan.

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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