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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)
Inégalités des revenus (GINI)
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PIB ($ US constant 2010)
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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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Taux de change de la monnaie locale en dollars américains ($ US)
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 (%) **
199537 212 452 733
199638 813 189 169 4,30
199742 319 228 341 9,03
199843 835 669 026 3,58
199939 067 152 228 -10,88
200043 039 556 883 10,17
200146 054 243 736 7,00
200250 983 305 157 10,70
200353 844 343 017 5,61
200460 186 619 438 11,78
200568 318 905 619 13,51
200675 587 159 506 10,64
200782 861 260 754 9,62
200892 848 805 144 12,05
200991 777 677 077 -1,15
201093 310 841 399 1,67
201199 446 547 145 6,58
2012100 311 000 000 0,87
2013104 805 000 000 4,48
2014104 531 000 000 -0,26
2015105 878 000 000 1,29
2016110 218 000 000 4,10
2017115 376 000 000 4,68

Faits saillants


Augmentation de 210% en 22 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 73 940 259 350,26. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 210 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (115 376 000 000) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (37 212 452 733). Nous disposons des résultats pour 23 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 134 726 467 584. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.96).

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: Bosnie-Herzégovine, Bulgarie, Croatie, Macédoine, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Kosovo.

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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