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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)
Inégalités des revenus (GINI)
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PIB ($ US constant 2010)
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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 (%) **
19976 418 833 710
19986 733 356 753 4,90
19996 100 421 385 -9,40
20006 289 534 290 3,10
20016 358 709 275 1,10
20026 479 774 898 1,90
20036 640 645 636 2,48
20046 934 564 129 4,43
20057 224 470 623 4,18
20067 843 349 083 8,57
20078 377 488 983 6,81
20088 982 577 418 7,22
20098 462 028 716 -5,80
20108 693 409 482 2,73
20118 974 071 894 3,23
20128 729 638 937 -2,72
20139 039 455 038 3,55
20149 200 690 174 1,78
20159 512 632 295 3,39
20169 793 192 039 2,95
201710 255 084 510 4,72
201810 752 911 808 4,85

Faits saillants


Augmentation de 68% en 21 ans


Pour l'ensemble de la période 1997-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 8 081 674 589,09. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 68 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (10 752 911 808) et c'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus basse (6 100 421 385). Nous disposons des résultats pour 22 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 13 019 129 173. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.93).

En 1997, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. En 2018, cette même part est de 0,01 %.

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: Bosnie-Herzégovine, Bulgarie, Croatie, Macédoine, Roumanie, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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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