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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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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 2010)
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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 (%) **
19903 094 520 000 000
19912 938 340 000 000 -5,05
19922 511 370 000 000 -14,53
19932 293 670 000 000 -8,67
19942 005 360 000 000 -12,57
19951 922 270 000 000 -4,14
19961 850 080 000 000 -3,76
19971 875 980 000 000 1,40
19981 776 560 000 000 -5,30
19991 890 250 000 000 6,40
20002 079 280 000 000 10,00
20012 185 330 000 000 5,10
20022 288 040 000 000 4,70
20032 455 060 000 000 7,30
20042 631 820 000 000 7,20
20052 800 260 000 000 6,40
20063 029 880 000 000 8,20
20073 287 420 000 000 8,50
20083 458 370 000 000 5,20
20093 188 620 000 000 -7,80
20103 332 100 000 000 4,50
20113 475 380 000 000 4,30
20123 603 980 000 000 3,70
20133 668 850 000 000 1,80
20143 694 530 000 000 0,70
20153 609 270 000 000 -2,31
20163 621 150 000 000 0,33
20173 680 190 000 000 1,63
20183 763 170 000 000 2,25

Faits saillants


Augmentation de 22% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 827 968 979 791,45. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 22 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 763 170 000 000) et c'est en 1998 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 776 560 000 000). 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 3 792 413 487 767. 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 = 0.79 et coefficient de détermination = 0.62).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 6,53 %. En 2018, cette même part est de 3,11 %.

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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