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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 (% 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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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 (%) **
19802 256 863 840
19812 369 707 098 5,00
19822 206 197 322 -6,90
19831 859 824 297 -15,70
19841 738 935 720 -6,50
19851 756 325 020 1,00
19861 715 929 615 -2,30
19871 968 171 275 14,70
19882 129 561 225 8,20
19892 267 982 801 6,50
19902 290 662 467 1,00
19912 402 904 908 4,90
19922 277 201 009 -5,23
19932 476 846 451 8,77
19942 629 392 017 6,16
19952 688 219 669 2,24
19963 409 880 893 26,85
19973 779 581 258 10,84
19984 227 816 691 11,86
19994 558 557 692 7,82
20004 635 073 219 1,68
20015 224 699 299 12,72
20025 684 162 364 8,79
20036 053 667 401 6,50
20046 526 530 629 7,81
20057 095 687 689 8,72
20067 794 687 818 9,85
20078 373 526 090 7,43
20088 949 306 947 6,88
20099 517 764 262 6,35
201010 154 238 250 6,69
201110 876 976 989 7,12
201211 659 922 005 7,20
201312 492 636 711 7,14
201413 422 597 263 7,44
201514 307 681 441 6,59
201614 846 118 925 3,76
201715 400 912 190 3,74
201815 903 731 315 3,26

Faits saillants


Augmentation de 605% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6 152 063 658,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 605 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (15 903 731 315) et c'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 715 929 615). Nous disposons des résultats pour 39 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 20 782 016 385. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

En 1980, 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: Zambie, Zimbabwe.

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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