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Précisions


PIB ($ US constant 2010)
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 puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera utile d'examiner le même indicateur par habitant. 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)
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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 (%) **
198422 466 506 504
198523 321 549 315 3,81
198623 972 055 325 2,79
198724 831 086 648 3,58
198826 106 165 846 5,14
198928 028 757 795 7,36
199029 458 481 786 5,10
199131 214 455 910 5,96
199233 913 272 582 8,65
199336 650 999 735 8,07
199439 890 574 620 8,84
199543 696 326 984 9,54
199647 777 571 569 9,34
199751 672 439 405 8,15
199854 651 074 162 5,76
199957 259 890 668 4,77
200061 146 300 623 6,79
200164 933 025 784 6,19
200269 037 326 106 6,32
200373 800 255 067 6,90
200479 362 145 321 7,54
200585 351 803 030 7,55
200691 307 613 277 6,98
200797 817 393 660 7,13
2008103 356 000 000 5,66
2009108 935 000 000 5,40
2010115 932 000 000 6,42
2011123 166 000 000 6,24
2012129 629 000 000 5,25
2013136 658 000 000 5,42
2014144 835 000 000 5,98
2015154 509 000 000 6,68
2016164 105 000 000 6,21
2017175 284 000 000 6,81
2018187 687 000 000 7,08

Faits saillants


Augmentation de 735% en 34 ans


Pour l'ensemble de la période 1984-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 78 336 087 127,77. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 735 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (187 687 000 000) et c'est en 1984 qu'on enregistre la valeur la plus basse (22 466 506 504). Nous disposons des résultats pour 35 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 257 165 436 440. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.94).

En 1984, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,07 %. En 2018, cette même part est de 0,23 %.

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: Cambodge, Laos, Thaïlande.

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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