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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 ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199019 409 839 059
199121 238 052 879 9,42
199222 979 930 086 8,20
199324 233 656 342 5,46
199424 924 351 127 2,85
199525 360 945 691 1,75
199626 395 597 005 4,08
199728 101 014 004 6,46
199830 164 050 145 7,34
199931 345 638 304 3,92
200032 196 789 666 2,72
200132 381 687 068 0,57
200233 103 523 256 2,23
200334 495 690 585 4,21
200437 090 483 909 7,52
200539 757 764 239 7,19
200643 197 791 117 8,65
200748 374 608 095 11,98
200853 142 242 505 9,86
200953 802 796 497 1,24
201056 938 337 065 5,83
201163 380 187 782 11,31
201269 578 075 466 9,78
201374 381 239 662 6,90
201478 149 946 078 5,07
201582 630 097 765 5,73
201686 733 855 833 4,97
201791 349 163 950 5,32
201894 708 085 159 3,68

Faits saillants


Augmentation de 388% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 46 880 876 967,72. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 388 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (94 708 085 159) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (19 409 839 059). 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 124 106 985 745. 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 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,04 %. En 2018, cette même part est de 0,08 %.

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: Salvador, Guatemala, Honduras, Nicaragua.

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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