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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| Croissance annuelle du PIB (%) |
| Dépenses de consommation finale ($ US courant) |
| Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant) |
| Dépenses de consommation finale des ménages ($ US courant) |
| 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) |
| Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP) |
| PIB ($ US constant 2005) |
| PIB ($ US courant) |
| PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011) |
| PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant) |
| PIB par habitant ($ US constant 2005) |
| PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011) |
| PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant) |
| Taux d'intérêt réel (%) |
| Taux de change de la monnaie locale en dollars américains ($ US) |
| Valeur ajoutée - agriculture (% du PIB) |
| Valeur ajoutée - fabrication (% du PIB) |
| Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB) |
| Valeur ajoutée - Services (% du PIB) |
| Variations des inventaires ($ US) |
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| Années | Valeurs | Variations (%) ** |
| 1990 | 22 460 809 734 |
|
| 1991 | 23 891 147 880 |
6,37 |
| 1992 | 24 872 215 556 |
4,11 |
| 1993 | 25 829 758 552 |
3,85 |
| 1994 | 27 951 932 215 |
8,22 |
| 1995 | 28 921 431 534 |
3,47 |
| 1996 | 30 462 447 594 |
5,33 |
| 1997 | 32 000 378 542 |
5,05 |
| 1998 | 32 965 634 594 |
3,02 |
| 1999 | 34 420 267 375 |
4,41 |
| 2000 | 36 554 323 948 |
6,20 |
| 2001 | 38 308 892 075 |
4,80 |
| 2002 | 38 354 917 592 |
0,12 |
| 2003 | 39 868 033 577 |
3,95 |
| 2004 | 41 734 895 411 |
4,68 |
| 2005 | 43 186 927 982 |
3,48 |
| 2006 | 44 640 001 747 |
3,36 |
| 2007 | 46 162 922 314 |
3,41 |
| 2008 | 48 981 002 139 |
6,10 |
| 2009 | 51 201 349 524 |
4,53 |
| 2010 | 53 667 418 823 |
4,82 |
| 2011 | 55 503 825 717 |
3,42 |
| 2012 | 58 157 570 335 |
4,78 |
| 2013 | 60 558 825 273 |
4,13 |
| 2014 | 64 185 684 030 |
5,99 |
| 2015 | 66 318 513 616 |
3,32 |
| 2016 | 66 708 916 446 |
0,59 |
| 2017 | 71 982 751 011 |
7,91 |
| 2018* | 73 622 944 700 |
2,28 |
| 2019* | 76 186 059 298 |
3,48 |
| 2020* | 78 749 173 897 |
3,36 |
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -5.098742314871467E12, coefficient de régression = 2.5631145984E9. 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. |
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Augmentation de 220% en 27 ans
Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 43 209 028 534,86. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 220 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (71 982 751 011) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (22 460 809 734). 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 78 749 173 897. 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).
En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,05 %. En 2017, cette même part est de 0,06 %.
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).
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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