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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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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 (%) **
199014 517 163 458
199115 955 615 210 9,91
199216 989 469 639 6,48
199318 063 324 661 6,32
199419 963 402 718 10,52
199521 086 637 427 5,63
199622 615 652 339 7,25
199724 164 038 261 6,85
199825 163 071 725 4,13
199926 675 478 456 6,01
200028 973 998 272 8,62
200131 056 662 411 7,19
200231 571 345 140 1,66
200333 471 233 015 6,02
200436 002 020 704 7,56
200538 453 314 321 6,81
200640 968 257 730 6,54
200743 493 414 038 6,16
200847 053 785 295 8,19
200949 560 311 858 5,33
201052 581 800 527 6,10
201155 503 825 717 5,56
201259 228 862 722 6,71
201362 670 395 137 5,81
201467 615 804 895 7,89
201570 620 227 101 4,44
201671 816 505 211 1,69
201778 591 428 304 9,43
2018*81 149 425 801 3,25
2019*84 785 298 949 4,48
2020*88 421 172 097 4,29
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -7.256042587555354E12, coefficient de régression = 3.635873148343E9. 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 441% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 39 443 823 067,43. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 441 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (78 591 428 304) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (14 517 163 458). 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 88 421 172 097. 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 = 0.98).

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: Bhoutan, Sri Lanka, Inde.

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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