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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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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 (%) **
19804 464 968 633
19814 508 343 548 0,97
19824 490 396 250 -0,40
19834 408 516 103 -1,82
19844 398 072 702 -0,24
19854 418 487 291 0,46
19864 629 128 496 4,77
19874 793 637 036 3,55
19884 832 616 444 0,81
19894 922 439 076 1,86
19905 023 224 045 2,05
19915 433 401 053 8,17
19925 824 026 868 7,19
19935 732 034 072 -1,58
19945 831 191 371 1,73
19956 058 550 339 3,90
19966 251 898 327 3,19
19976 515 734 717 4,22
19986 730 205 701 3,29
19996 956 965 067 3,37
20007 199 915 048 3,49
20017 284 726 349 1,18
20027 633 567 219 4,79
20037 957 214 772 4,24
20048 933 529 058 12,27
20059 159 481 479 2,53
20069 807 347 654 7,07
200710 334 398 854 5,37
200810 608 240 991 2,65
200910 639 638 297 0,30
201011 282 192 605 6,04
201111 856 607 187 5,09
201212 456 750 940 5,06
201313 156 162 589 5,61
201413 991 799 669 6,35
201514 843 393 222 6,09
201615 010 109 593 1,12
201714 879 840 288 -0,87
201814 868 728 496 -0,07

Faits saillants


Augmentation de 233% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 8 157 114 853,74. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 233 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (15 010 109 593) et c'est en 1984 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 398 072 702). 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 17 550 906 319. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

En 1980, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. 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: Botswana, Lesotho, Afrique du Sud, Eswatini.

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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