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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 (%) **
199263 706 952 498
199364 918 230 181 1,90
199468 946 750 578 6,21
199572 975 650 734 5,84
199677 806 562 579 6,62
199782 417 252 496 5,93
199885 776 661 891 4,08
199985 685 810 256 -0,11
200086 685 358 503 1,17
200189 505 915 293 3,25
200293 542 132 211 4,51
200398 686 092 522 5,50
2004103 896 000 000 5,28
2005110 777 000 000 6,62
2006120 186 000 000 8,49
2007133 204 000 000 10,83
2008140 630 000 000 5,57
2009132 958 000 000 -5,46
2010140 564 000 000 5,72
2011144 591 000 000 2,86
2012147 332 000 000 1,90
2013148 320 000 000 0,67
2014152 403 000 000 2,75
2015159 751 000 000 4,82
2016163 144 000 000 2,12
2017168 104 000 000 3,04
2018174 885 000 000 4,03

Faits saillants


Augmentation de 175% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 115 236 976 564,15. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 175 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (174 885 000 000) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (63 706 952 498). Nous disposons des résultats pour 27 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 210 859 728 038. 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 = 0.98).

En 1992, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,12 %. En 2018, cette même part est de 0,14 %.

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: Hongrie, Pologne.

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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