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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 (%) **
199030 604 531 169
199131 687 566 920 3,54
199234 200 894 306 7,93
199335 109 798 840 2,66
199437 666 263 597 7,28
199537 121 007 156 -1,45
199639 191 601 254 5,58
199742 541 575 183 8,55
199844 463 982 200 4,52
199943 601 731 262 -1,94
200042 760 248 091 -1,93
200141 116 488 580 -3,84
200237 937 358 718 -7,73
200338 242 862 166 0,81
200440 156 596 317 5,00
200543 152 331 452 7,46
200644 920 963 140 4,10
200747 859 472 817 6,54
200851 293 937 821 7,18
200953 470 593 086 4,24
201057 643 122 516 7,80
201160 618 737 181 5,16
201262 763 536 432 3,54
201365 674 219 688 4,64
201467 801 270 547 3,24
201568 052 637 836 0,37
201669 202 590 060 1,69
201770 995 863 548 2,59
201872 146 055 911 1,62

Faits saillants


Augmentation de 136% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 48 689 580 738,21. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 136 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (72 146 055 911) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (30 604 531 169). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 80 675 423 261. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.89).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,06 %. En 2018, cette même part est de 0,06 %.

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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