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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 ($ US courant)
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)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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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 (%) **
1960571
1961584 2,27
1962609 4,39
1963639 4,81
1964662 3,67
1965695 4,98
1966750 7,85
1967790 5,43
1968830 4,98
1969859 3,47
1970929 8,21
1971947 1,91
1972960 1,35
19731 029 7,21
19741 046 1,70
19751 070 2,30
19761 142 6,68
19771 225 7,30
19781 321 7,85
19791 363 3,13
19801 404 3,01
19811 457 3,82
19821 506 3,36
19831 561 3,65
19841 621 3,84
19851 666 2,77
19861 727 3,63
19871 857 7,55
19882 068 11,33
19892 283 10,42
19902 503 9,62
19912 685 7,28
19922 873 7,00
19933 082 7,27
19943 298 7,01
19953 530 7,05
19963 689 4,49
19973 545 -3,89
19983 236 -8,73
19993 345 3,38
20003 458 3,37
20013 544 2,49
20023 731 5,27
20033 969 6,39
20044 190 5,56
20054 337 3,51
20064 525 4,33
20074 744 4,84
20084 801 1,19
20094 744 -1,19
20105 075 6,99
20115 094 0,36
20125 437 6,75
20135 559 2,24
20145 591 0,58
20155 740 2,66
20165 910 2,97
20176 126 3,65

Faits saillants


Augmentation de 973% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 2 647,13. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 973 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (6 126,24) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (570,86). 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 7 122. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.95).

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: Cambodge, Laos, Viêt Nam.

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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