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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 2005)
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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 (%) **
199062 986 674 499
199162 676 780 058 -0,49
199255 656 980 693 -11,20
199354 376 870 134 -2,30
199451 549 272 891 -5,20
199551 085 329 432 -0,90
199651 953 780 034 1,70
199754 655 376 594 5,20
199857 005 557 788 4,30
199959 456 796 775 4,30
200061 716 155 048 3,80
200164 308 233 565 4,20
200266 880 562 906 4,00
200369 689 546 547 4,20
200475 055 641 629 7,70
200580 309 536 547 7,00
200686 172 132 713 7,30
200794 721 402 573 9,92
2008103 246 000 000 9,00
2009111 609 000 000 8,10
2010121 096 000 000 8,50
2011131 147 000 000 8,30
2012141 901 000 000 8,20
2013153 253 000 000 8,00
2014165 195 000 000 7,79
2015178 411 000 000 8,00
2016192 327 000 000 7,80
2017202 521 000 000 5,30

Faits saillants


Augmentation de 222% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 95 034 379 849,14. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 222 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (202 521 000 000) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (51 085 329 432). 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 302 329 383 049. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.83).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,13 %. En 2017, cette même part est de 0,17 %.

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: Kazakhstan, Tadjikistan, Turkménistan.

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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