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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)
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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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19907 820 984 991
19918 167 880 574 4,44
19928 699 830 019 6,51
19939 141 960 855 5,08
19949 520 085 421 4,14
19959 928 281 614 4,29
199610 483 058 486 5,59
199711 079 280 073 5,69
199811 751 861 965 6,07
199912 058 677 171 2,61
200013 147 167 424 9,03
200113 485 519 019 2,57
200213 770 510 285 2,11
200314 274 078 071 3,66
200415 094 233 414 5,75
200515 281 611 346 1,24
200616 586 394 385 8,54
200717 536 299 869 5,73
200818 480 973 779 5,39
200919 093 632 288 3,32
201019 929 399 379 4,38
201120 742 028 226 4,08
201221 467 194 079 3,50
201322 188 578 979 3,36
201423 019 446 834 3,74
201523 817 914 130 3,47
201624 722 994 864 3,80
201725 662 468 669 3,80
2018*26 417 575 117 2,94
2019*27 256 949 146 3,18
2020*28 096 323 174 3,08
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.6674392150016E12, coefficient de régression = 8.393740288E8. 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 228% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 15 605 440 859,43. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 228 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (25 662 468 669) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (7 820 984 991). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 28 096 323 174. 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 = 0.99).

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: Madagascar.

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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