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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 (% 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)
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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 (%) **
19605 475
19615 539 1,18
19625 384 -2,79
19635 330 -1,02
19645 398 1,28
19655 395 -0,05
19665 503 1,99
19675 249 -4,61
19685 300 0,98
19695 571 5,10
19705 671 1,80
19715 639 -0,55
19725 559 -1,43
19735 573 0,25
19745 730 2,82
19756 066 5,87
19766 280 3,52
19776 336 0,90
19786 633 4,68
19796 996 5,46
19807 354 5,13
19817 420 0,89
19826 652 -10,35
19835 930 -10,85
19845 825 -1,78
19855 873 0,82
19866 350 8,12
19876 815 7,32
19886 872 0,85
19896 904 0,45
19906 877 -0,38
19917 071 2,81
19927 576 7,15
19937 720 1,90
19948 222 6,50
19958 045 -2,16
19968 433 4,82
19979 089 7,79
19989 439 3,85
19999 208 -2,45
20008 998 -2,28
20018 637 -4,01
20027 967 -7,75
20038 036 0,87
20048 443 5,05
20059 068 7,41
20069 425 3,93
200710 015 6,26
200810 698 6,82
200911 112 3,87
201011 938 7,43
201112 513 4,81
201212 913 3,20
201313 467 4,29
201413 857 2,89
201513 859 0,02
201614 043 1,32
201714 363 2,28

Faits saillants


Augmentation de 162% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 7 959,5. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 162 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (14 362,56) et c'est en 1967 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 248,84). 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 16 443. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.9 et coefficient de détermination = 0.82).

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: Brésil, Chili, Paraguay.

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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