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Précisions


PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Cet indicateur, bien que complexe, est l'un des plus adéquats pour comparer des économies entre elles. Sous sa forme initiale, le produit intérieur brut (PIB) permet d'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 on tente des comparaisons internationales, cet indicateur est d'autant plus approprié qu'il introduit la correction dite de la PPA (parité pouvoir d'achat). On tient alors compte des différences de pouvoir d'achat. Enfin, dans la mesure où l'on tient aussi compte de la taille de la population, il permet d'avoir une image très juste de la richesse d'un pays. Cependant, dans la mesure où cet indicateur est formulé en dollars courants, on comprendra que les comparaisons dans le temps subissent les conséquences de l'inflation ou de la déflation. Pour des comparaisons temporelles plus justes, il convient donc d'examiner le même indicateur en dollars constants.

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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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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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 (%) **
199011 763
199112 721 8,15
199213 163 3,47
199313 183 0,15
199413 558 2,84
199514 386 6,10
199614 903 3,59
199715 791 5,96
199816 692 5,70
199917 723 6,18
200018 887 6,56
200119 541 3,46
200220 368 4,23
200320 841 2,32
200421 476 3,05
200522 740 5,89
200624 655 8,42
200725 706 4,26
200826 632 3,60
200926 469 -0,61
201027 308 3,17
201126 780 -1,93
201226 454 -1,22
201327 900 5,46
201428 747 3,04
201529 685 3,26
201631 042 4,57
201732 554 4,87
201834 065 4,64

Faits saillants


Augmentation de 190% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 21 921,77. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 190 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (34 065,21) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (11 762,87). 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 42 502. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 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: 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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