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Précisions


PIB ($ US constant 2005)
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 puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera utile d'examiner le même indicateur par habitant. 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 (% 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)
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PIB ($ US constant 2005)
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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 (%) **
19891 457 620 000 000
19901 413 890 000 000 -3,00
19911 342 530 000 000 -5,05
19921 147 450 000 000 -14,53
19931 047 980 000 000 -8,67
1994916 252 000 000 -12,57
1995878 287 000 000 -4,14
1996846 669 000 000 -3,60
1997858 522 000 000 1,40
1998813 021 000 000 -5,30
1999865 054 000 000 6,40
2000951 559 000 000 10,00
20011 000 010 000 000 5,09
20021 047 450 000 000 4,74
20031 123 870 000 000 7,30
20041 204 520 000 000 7,18
20051 281 320 000 000 6,38
20061 385 790 000 000 8,15
20071 504 070 000 000 8,54
20081 583 000 000 000 5,25
20091 459 200 000 000 -7,82
20101 524 920 000 000 4,50
20111 605 510 000 000 5,28
20121 664 200 000 000 3,66
20131 693 920 000 000 1,79
20141 706 430 000 000 0,74
20151 658 160 000 000 -2,83
20161 654 440 000 000 -0,22
20171 681 680 000 000 1,65

Faits saillants


Augmentation de 15% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1989-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 286 804 277 459,86. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 15 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 706 430 000 000) et c'est en 1998 qu'on enregistre la valeur la plus basse (813 021 000 000). 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 1 652 678 625 417. 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 = 0.7 et coefficient de détermination = 0.49).

En 1989, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 3,95 %. En 2017, cette même part est de 2,10 %.

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: Moldavie, Ukraine.

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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