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Précisions


PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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 ou la grandeur de sa richesse générée. Quand la valeur est établie en dollars constants (sur la base d'une année de référence) on peut retrancher les effets trompeurs de l'inflation ou de la déflation. L'indicateur en question est d'autant plus adéquat pour des données internationales puisqu'on lui a apporté la correction dite de la PPA (parité pouvoir d'achat). On tient alors compte des pouvoirs d'achat réels, très variables d'un pays à l'autre. Pour estimer la PPA, on compare le prix d'articles analogues, mais comme les articles disponibles dans les différents pays et à différentes périodes ne sont pas strictement identiques, ces estimations ne sont pas toujours parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population; pour la considérer il faudra envisager le PIB PPA par habitant.

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)
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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 (%) **
1990542 996 000 000
1991497 326 000 000 -8,41
1992449 091 000 000 -9,70
1993385 203 000 000 -14,23
1994296 860 000 000 -22,93
1995260 643 000 000 -12,20
1996234 579 000 000 -10,00
1997227 541 000 000 -3,00
1998223 218 000 000 -1,90
1999222 772 000 000 -0,20
2000235 915 000 000 5,90
2001257 628 000 000 9,20
2002271 152 000 000 5,25
2003296 955 000 000 9,52
2004332 912 000 000 12,11
2005342 891 000 000 3,00
2006368 401 000 000 7,44
2007396 376 000 000 7,59
2008405 508 000 000 2,30
2009345 661 000 000 -14,76
2010358 915 000 000 3,83
2011378 532 000 000 5,47
2012379 435 000 000 0,24
2013379 334 000 000 -0,03
2014354 478 000 000 -6,55
2015319 835 000 000 -9,77
2016327 642 000 000 2,44
2017335 722 000 000 2,47
2018346 920 000 000 3,34

Faits saillants


Diminution de 36% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 337 049 690 394,48. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 36 %. C'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (542 996 000 000) et c'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus basse (222 772 000 000). Nous disposons des résultats pour 29 années. En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 1,15 %. En 2018, cette même part est de 0,29 %.

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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