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Précisions


PIB par habitant ($ 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 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 2005)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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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 (%) **
19603 311
19613 374 1,91
19623 413 1,14
19633 510 2,85
19643 640 3,71
19653 969 9,03
19664 601 15,94
19675 016 9,03
19685 263 4,91
19695 393 2,47
19705 473 1,48
19715 666 3,52
19725 651 -0,25
19735 594 -1,01
19745 667 1,29
19755 865 3,49
19766 404 9,19
19777 063 10,30
19787 521 6,48
19797 462 -0,78
19806 793 -8,96
19817 264 6,94
19826 945 -4,39
19836 651 -4,23
19846 483 -2,53
19856 545 0,95
19866 503 -0,64
19875 992 -7,86
19886 331 5,67
19896 464 2,09
19906 052 -6,37
19916 099 0,78
19926 014 -1,39
19935 517 -8,28
19945 613 1,74
19955 528 -1,51
19965 505 -0,42
19975 743 4,33
19985 804 1,06
19995 656 -2,55
20005 709 0,94
20015 882 3,03
20025 981 1,67
20036 288 5,15
20046 750 7,34
20056 978 3,39
20067 305 4,68
20077 596 3,99
20087 827 3,05
20097 979 1,93
20108 303 4,07
20118 698 4,76
20128 841 1,64
20139 009 1,90
20148 943 -0,73
20158 556 -4,33
20168 005 -6,43
20178 068 0,78

Faits saillants


Augmentation de 144% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 6 277,18. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 144 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (9 008,95) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 311,01). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 6 390. 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 = 0.78 et coefficient de détermination = 0.61).

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: Venezuela.

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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