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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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Dépenses de consommation finale ($ US courant)
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Dépenses de consommation finale des ménages ($ US courant)
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)
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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 (%) **
19856 264 750 611
19866 484 016 875 3,50
19876 406 208 669 -1,20
19887 296 671 744 13,90
19896 822 388 033 -6,50
19906 781 453 730 -0,60
19916 299 970 576 -7,10
19924 472 979 043 -29,00
19933 739 410 486 -16,40
19942 942 916 127 -21,30
19952 577 514 178 -12,42
19962 147 069 350 -16,70
19972 183 154 590 1,68
19982 299 142 704 5,31
19992 384 200 654 3,70
20002 582 669 253 8,32
20012 830 110 563 9,58
20023 136 834 880 10,84
20033 479 644 147 10,93
20043 840 496 251 10,37
20054 095 670 102 6,64
20064 384 351 727 7,05
20074 724 583 528 7,76
20085 098 323 104 7,91
20095 296 791 703 3,89
20105 642 178 580 6,52
20116 059 735 935 7,40
20126 513 378 385 7,49
20136 995 373 678 7,40
20147 464 481 210 6,71
20157 912 968 730 6,01
20168 456 824 206 6,87
20179 101 022 171 7,62
20189 765 396 816 7,30

Faits saillants


Augmentation de 56% en 33 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 5 190 667 094,59. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 56 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (9 765 396 816) et c'est en 1996 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 147 069 350). Nous disposons des résultats pour 34 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 13 522 224 421. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.35 et coefficient de détermination = 0.12).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. En 2018, cette même part est de 0,01 %.

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: Kazakhstan, Turkménistan, Ouzbékistan.

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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