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Précisions


PIB ($ US courant)
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. Cependant, la valeur du PIB en dollars courants peut être trompeuse de plusieurs manières, en particulier lors de comparaisons entre deux ou plusieurs années. D'abord, parce qu'elle peut être gonflée à cause de l'inflation (ou l'inverse à cause de la déflation). C'est pour cette raison que l'on a souvent recours au PIB en dollars constants. On doit aussi tenir compte de la population; il est alors 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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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)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($ US constant 2005)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Taux d'intérêt réel (%)
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 (%) **
196014 842 870 293
196116 147 160 123 8,79
196217 511 477 311 8,45
196318 954 132 366 8,24
196421 137 242 561 11,52
196523 260 320 646 10,04
196625 302 033 132 8,78
196727 463 409 202 8,54
196829 143 383 491 6,12
196931 649 203 886 8,60
197037 555 366 021 18,66
197140 980 345 656 9,12
197248 263 914 959 17,77
197358 567 384 059 21,35
197465 082 581 295 11,12
197581 716 751 698 25,56
197688 102 107 647 7,81
197793 136 775 103 5,71
1978102 970 000 000 10,56
1979121 647 000 000 18,14
1980140 089 000 000 15,16
1981127 858 000 000 -8,73
1982112 768 000 000 -11,80
1983103 534 000 000 -8,19
1984107 662 000 000 3,99
1985112 514 000 000 4,51
1986148 376 000 000 31,87
1987180 429 000 000 21,60
1988204 068 000 000 13,10
1989214 875 000 000 5,30
1990258 154 000 000 20,14
1991270 363 000 000 4,73
1992280 312 000 000 3,68
1993209 951 000 000 -25,10
1994226 080 000 000 7,68
1995264 052 000 000 16,80
1996288 104 000 000 9,11
1997264 478 000 000 -8,20
1998266 800 000 000 0,88
1999270 848 000 000 1,52
2000259 802 000 000 -4,08
2001239 917 000 000 -7,65
2002263 926 000 000 10,01
2003331 109 000 000 25,46
2004381 705 000 000 15,28
2005389 042 000 000 1,92
2006420 032 000 000 7,97
2007487 816 000 000 16,14
2008513 966 000 000 5,36
2009429 657 000 000 -16,40
2010488 909 000 000 13,79
2011563 797 000 000 15,32
2012544 482 000 000 -3,43
2013579 361 000 000 6,41
2014574 413 000 000 -0,85
2015498 118 000 000 -13,28
2016512 205 000 000 2,83
2017535 607 000 000 4,57
2018*508 483 858 159 -5,06
2019*499 279 913 974 -1,81
2020*490 075 969 790 -1,84
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 1.9082043222854703E13, coefficient de régression = -9.203944184686E9. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 224 631 248 472,28. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3509 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (579 361 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (14 842 870 293). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 490 075 969 790. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure très linéaire (coefficient de corrélation = 0.96).

En 1960, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 1,08 %. En 2017, cette même part est de 0,66 %.

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: Irlande, Finlande, Islande, Norvège, Royaume-Uni.

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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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