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Précisions


PIB ($ 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 puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera utile d'examiner le même indicateur par habitant. 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)
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PIB ($ US constant 2010)
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PIB par habitant (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 (%) **
199030 861 431 546
199128 114 731 108 -8,90
199226 578 626 805 -5,46
199327 334 368 299 2,84
199428 790 603 318 5,33
199529 973 079 669 4,11
199631 027 017 316 3,52
199732 613 857 010 5,11
199833 685 428 176 3,29
199935 462 116 831 5,27
200036 935 721 677 4,16
200138 025 091 121 2,95
200239 483 849 699 3,84
200340 606 013 482 2,84
200442 373 104 165 4,35
200544 069 302 645 4,00
200646 561 862 055 5,66
200749 794 021 536 6,94
200851 437 289 128 3,30
200947 426 581 432 -7,80
201048 013 606 745 1,24
201148 325 391 228 0,65
201247 035 305 258 -2,67
201346 502 839 741 -1,13
201447 874 936 326 2,95
201548 978 403 739 2,30
201650 481 103 807 3,07
201752 944 853 011 4,88
201855 320 605 336 4,49

Faits saillants


Augmentation de 79% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 40 918 315 361,1. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 79 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (55 320 605 336) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (26 578 626 805). 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 66 853 663 071. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,08 %. En 2018, cette même part est de 0,07 %.

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: Bosnie-Herzégovine, Bulgarie, Croatie, Macédoine, Monténégro, Roumanie, Serbie, Kosovo.

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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