PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international 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 ou la grandeur de sa richesse générée. Quand la valeur est établie en dollars courants il s'agit de la valeur telle qu'elle est donnée sur le marché en fonction de celle de la monnaie à ce moment-là. Pour des comparaisons dans le temps, il vaut mieux considérer le même indicateur en dollars constants. Quand on veut procéder à des comparaisons internationales, le PIB (parité pouvoir d'achat) est très adéquat puisque la valeur tient compte des pouvoirs d'achats 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 parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population.
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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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB) |
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Variations des inventaires ($ US) |
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Années | Valeurs | Variations (%) ** |
1990 | 123 513 000 000 |
|
1991 | 139 878 000 000 |
13,25 |
1992 | 155 777 000 000 |
11,37 |
1993 | 175 248 000 000 |
12,50 |
1994 | 195 478 000 000 |
11,54 |
1995 | 219 194 000 000 |
12,13 |
1996 | 245 534 000 000 |
12,02 |
1997 | 268 058 000 000 |
9,17 |
1998 | 251 125 000 000 |
-6,32 |
1999 | 270 387 000 000 |
7,67 |
2000 | 300 920 000 000 |
11,29 |
2001 | 309 112 000 000 |
2,72 |
2002 | 330 930 000 000 |
7,06 |
2003 | 356 587 000 000 |
7,75 |
2004 | 391 027 000 000 |
9,66 |
2005 | 424 707 000 000 |
8,61 |
2006 | 461 996 000 000 |
8,78 |
2007 | 504 289 000 000 |
9,15 |
2008 | 538 938 000 000 |
6,87 |
2009 | 534 827 000 000 |
-0,76 |
2010 | 581 232 000 000 |
8,68 |
2011 | 624 786 000 000 |
7,49 |
2012 | 671 622 000 000 |
7,50 |
2013 | 715 486 000 000 |
6,53 |
2014 | 772 812 000 000 |
8,01 |
2015 | 820 845 000 000 |
6,22 |
2016 | 864 868 000 000 |
5,36 |
2017 | 933 278 000 000 |
7,91 |
2018 | 999 405 000 000 |
7,09 |
|
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Augmentation de 709% en 28 ans Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 454 546 861 938,76. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 709 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (999 405 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (123 513 000 000). Nous disposons des résultats pour 29 années.
Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 379 048 559 489. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.95).
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:
Philippines,
Singapour.
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).
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