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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 (% 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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Taux de change de la monnaie locale en dollars américains ($ US)
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 (%) **
196814 253
196914 541 2,02
197022 134 52,22
197125 519 15,29
197229 936 17,31
197335 405 18,27
197439 152 10,58
197533 902 -13,41
197637 981 12,03
197738 670 1,81
197834 790 -10,03
197936 844 5,90
198036 703 -0,38
198135 166 -4,19
198226 158 -25,61
198320 623 -21,16
198418 525 -10,17
198515 819 -14,61
198617 604 11,29
198715 695 -10,84
198817 017 8,42
198916 287 -4,29
199018 106 11,17
199120 154 11,31
199220 339 0,92
199319 519 -4,03
199419 142 -1,93
199518 746 -2,07
199618 841 0,51
199718 683 -0,84
199818 858 0,94
199917 778 -5,72
200018 352 3,23
200117 669 -3,72
200216 696 -5,51
200318 035 8,02
200418 901 4,80
200519 382 2,54
200619 368 -0,07
200719 188 -0,93
200819 833 3,36
200918 883 -4,79
201019 263 2,01
201120 554 6,70
201221 007 2,20
201320 929 -0,37
201421 087 0,75
201521 399 1,48
201621 270 -0,60
201720 694 -2,71
201820 775 0,39

Faits saillants


Augmentation de 46% en 50 ans


Pour l'ensemble de la période 1968-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 22 474,01. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 46 %. C'est en 1974 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (39 152,08) et c'est en 1968 qu'on enregistre la valeur la plus basse (14 252,62). Nous disposons des résultats pour 51 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 20 461. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.46 et coefficient de détermination = 0.22).

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: Bahreïn, Koweït, Oman, Qatar, Yémen.

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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