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Précisions


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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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)
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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 (%) **
199027 683 182 616
199128 096 868 677 1,49
199230 068 719 922 7,02
199331 818 489 336 5,82
199433 310 707 873 4,69
199534 887 956 425 4,73
199635 173 228 435 0,82
199736 275 887 897 3,13
199837 238 713 057 2,65
199938 043 261 662 2,16
200038 471 650 493 1,13
200138 809 169 550 0,88
200239 422 689 067 1,58
200340 038 562 569 1,56
200440 395 220 500 0,89
200541 488 908 074 2,71
200643 290 727 945 4,34
200744 096 186 201 1,86
200845 229 831 543 2,57
200944 286 282 759 -2,09
201045 218 191 568 2,10
201146 944 195 442 3,82
201248 265 910 120 2,82
201349 343 274 185 2,23
201450 187 394 484 1,71
201551 391 376 593 2,40
201652 679 770 733 2,51
201753 894 859 689 2,31
201855 263 223 120 2,54

Faits saillants


Augmentation de 100% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 41 424 635 904. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 100 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (55 263 223 120) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (27 683 182 616). 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 63 529 509 566. 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 = 0.99).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,05 %. En 2018, cette même part est de 0,04 %.

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: Guatemala, Honduras, Nicaragua, Panama.

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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