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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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 courants il s'agit de la valeur telle qu'elle est donnée sur le marché en fonction de celle de la monnaie à ce moment-là. Pour des comparaisons dans le temps, il vaut mieux considérer le même indicateur en dollars constants. Quand on veut procéder à des comparaisons internationales, le PIB (parité pouvoir d'achat) est très adéquat puisque la valeur tient compte des pouvoirs d'achats 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 parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population.

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 (%) **
19905 979 590 000 000
19916 174 040 000 000 3,25
19926 539 300 000 000 5,92
19936 878 720 000 000 5,19
19947 308 760 000 000 6,25
19957 664 060 000 000 4,86
19968 100 200 000 000 5,69
19978 608 520 000 000 6,28
19989 089 170 000 000 5,58
19999 660 620 000 000 6,29
200010 284 800 000 000 6,46
200110 621 800 000 000 3,28
200210 977 500 000 000 3,35
200311 510 700 000 000 4,86
200412 274 900 000 000 6,64
200513 093 700 000 000 6,67
200613 855 900 000 000 5,82
200714 477 600 000 000 4,49
200814 718 600 000 000 1,66
200914 418 700 000 000 -2,04
201014 992 100 000 000 3,98
201115 542 600 000 000 3,67
201216 197 000 000 000 4,21
201316 784 900 000 000 3,63
201417 521 700 000 000 4,39
201518 219 300 000 000 3,98
201618 707 200 000 000 2,68
201719 485 400 000 000 4,16

Faits saillants


Augmentation de 226% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 12 131 692 127 378,29. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 226 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (19 485 400 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 979 590 000 000). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 24 691 200 334 234. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 1 et coefficient de détermination = 0.99).

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: Canada.

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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