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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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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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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 (%) **
19603 503
19613 664 4,58
19623 833 4,62
19634 113 7,29
19643 884 -5,55
19654 088 5,25
19664 393 7,47
19674 835 10,05
19685 395 11,59
19696 050 12,13
19706 787 12,18
19717 491 10,37
19728 332 11,24
19739 045 8,56
19749 440 4,37
19759 674 2,47
197610 254 6,00
197710 806 5,38
197811 506 6,48
197912 448 8,18
198013 534 8,72
198114 294 5,61
198214 651 2,50
198315 700 7,15
198416 760 6,76
198516 633 -0,76
198616 872 1,44
198718 415 9,14
198819 976 8,48
198921 368 6,97
199022 572 5,63
199123 406 3,70
199224 221 3,48
199326 323 8,68
199428 342 7,67
199529 473 3,99
199630 414 3,19
199731 857 4,74
199830 117 -5,46
199931 587 4,88
200033 851 7,17
200132 598 -3,70
200233 566 2,97
200335 610 6,09
200438 620 8,45
200540 499 4,86
200642 786 5,65
200744 742 4,57
200843 216 -3,41
200941 983 -2,85
201047 237 12,51
201149 159 4,07
201250 102 1,92
201351 671 3,13
201452 994 2,56
201553 884 1,68
201654 765 1,64
201756 741 3,61
201858 248 2,66

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 24 547,93. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1563 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (58 247,87) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 503,41). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 66 933. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.97).

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: Malaisie, Philippines.

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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