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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 ($ 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)
PIB ($ US courant)
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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 (%) **
1987206 228 000 000
1988211 521 000 000 2,57
1989219 713 000 000 3,87
1990205 772 000 000 -6,35
1991188 465 000 000 -8,41
1992170 186 000 000 -9,70
1993145 975 000 000 -14,23
1994112 497 000 000 -22,93
199598 772 328 368 -12,20
199688 895 095 557 -10,00
199786 228 242 666 -3,00
199884 589 906 069 -1,90
199984 420 726 259 -0,20
200089 401 549 108 5,90
200197 629 794 849 9,20
2002102 755 000 000 5,25
2003112 533 000 000 9,52
2004126 159 000 000 12,11
2005129 941 000 000 3,00
2006139 608 000 000 7,44
2007150 209 000 000 7,59
2008153 670 000 000 2,30
2009130 990 000 000 -14,76
2010136 013 000 000 3,83
2011143 447 000 000 5,47
2012143 789 000 000 0,24
2013143 751 000 000 -0,03
2014134 331 000 000 -6,55
2015121 203 000 000 -9,77
2016124 162 000 000 2,44
2017127 224 000 000 2,47
2018131 467 000 000 3,34

Faits saillants


Diminution de 36% en 31 ans


Pour l'ensemble de la période 1987-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 135 673 331 712. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 36 %. C'est en 1989 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (219 713 000 000) et c'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus basse (84 420 726 259). Nous disposons des résultats pour 32 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 108 701 213 764. 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 = -0.34 et coefficient de détermination = 0.12).

En 1987, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,61 %. En 2018, cette même part est de 0,16 %.

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: Moldavie, Russie.

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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