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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)
Inégalités des revenus (GINI)
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PIB ($ US constant 2010)
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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 (%) **
19909 189 260 000 000
19919 179 310 000 000 -0,11
19929 502 650 000 000 3,52
19939 764 240 000 000 2,75
199410 157 600 000 000 4,03
199510 430 300 000 000 2,68
199610 823 800 000 000 3,77
199711 305 100 000 000 4,45
199811 811 800 000 000 4,48
199912 373 200 000 000 4,75
200012 883 900 000 000 4,13
200113 012 500 000 000 1,00
200213 239 200 000 000 1,74
200313 618 000 000 000 2,86
200414 135 300 000 000 3,80
200514 631 900 000 000 3,51
200615 049 600 000 000 2,85
200715 332 000 000 000 1,88
200815 311 000 000 000 -0,14
200914 922 600 000 000 -2,54
201015 305 200 000 000 2,56
201115 542 600 000 000 1,55
201215 892 200 000 000 2,25
201316 185 000 000 000 1,84
201416 581 800 000 000 2,45
201517 059 500 000 000 2,88
201617 326 900 000 000 1,57
201717 711 000 000 000 2,22
201818 217 000 000 000 2,86

Faits saillants


Augmentation de 98% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 13 672 222 791 185,65. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 98 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (18 217 000 000 000) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (9 179 310 000 000). 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 20 929 987 302 741. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.98).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 19,39 %. En 2018, cette même part est de 15,05 %.

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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