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Précisions


PIB par habitant ($ 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 puisque l'on tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information tient aussi compte de l'importance de la population. 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)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($ US constant 2010)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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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 (%) **
19601 012
19611 056 4,28
19621 102 4,41
19631 125 2,08
19641 197 6,42
19651 293 8,00
19661 339 3,55
19671 363 1,78
19681 390 2,01
19691 471 5,80
19701 593 8,28
19711 654 3,82
19721 706 3,16
19731 774 4,00
19741 776 0,14
19751 718 -3,31
19761 618 -5,79
19771 591 -1,69
19781 683 5,80
19791 670 -0,79
19801 589 -4,85
19811 543 -2,91
19821 507 -2,32
19831 514 0,48
19841 469 -2,97
19851 488 1,32
19861 519 2,06
19871 523 0,23
19881 529 0,41
19891 471 -3,77
19901 393 -5,30
19911 491 7,00
19921 658 11,24
19931 915 15,51
19941 983 3,50
19951 872 -5,58
19961 969 5,16
19971 846 -6,24
19981 733 -6,10
19991 724 -0,54
20001 643 -4,69
20011 606 -2,25
20021 571 -2,19
20031 573 0,12
20041 582 0,61
20051 646 4,04
20061 646 -0,04
20071 785 8,46
20081 737 -2,69
20091 811 4,29
20101 949 7,63
20111 928 -1,08
20121 976 2,47
20132 010 1,73
20142 236 11,24
20152 400 7,32
20162 449 2,04
20172 438 -0,45
20182 400 -1,54

Faits saillants


Augmentation de 137% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 665,3. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 137 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 448,71) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 012,41). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 029. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.78 et coefficient de détermination = 0.61).

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: Nouvelle-Zélande, Timor oriental.

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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