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Précisions


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)
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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1990201 331 000 000
1991210 125 000 000 4,37
1992212 415 000 000 1,09
1993208 074 000 000 -2,04
1994210 082 000 000 0,97
1995219 079 000 000 4,28
1996226 740 000 000 3,50
1997236 776 000 000 4,43
1998248 122 000 000 4,79
1999257 769 000 000 3,89
2000267 532 000 000 3,79
2001272 731 000 000 1,94
2002274 828 000 000 0,77
2003272 260 000 000 -0,93
2004277 193 000 000 1,81
2005279 318 000 000 0,77
2006283 656 000 000 1,55
2007290 725 000 000 2,49
2008291 304 000 000 0,20
2009282 629 000 000 -2,98
2010287 995 000 000 1,90
2011282 734 000 000 -1,83
2012271 344 000 000 -4,03
2013268 278 000 000 -1,13
2014270 674 000 000 0,89
2015275 606 000 000 1,82
2016280 913 000 000 1,93
2017288 765 000 000 2,80
2018294 958 000 000 2,14

Faits saillants


Augmentation de 47% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 260 136 414 243,31. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 47 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (294 958 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (201 331 000 000). 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 332 245 932 130. 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 = 0.86 et coefficient de détermination = 0.74).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,42 %. En 2018, cette même part est de 0,24 %.

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: Italie, Espagne.

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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