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Précisions


PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Cet indicateur, bien que complexe, est l'un des plus adéquats pour comparer des économies entre elles. Sous sa forme initiale, le produit intérieur brut (PIB) permet d'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 on tente des comparaisons internationales, cet indicateur est d'autant plus approprié qu'il introduit la correction dite de la PPA (parité pouvoir d'achat). On tient alors compte des différences de pouvoir d'achat. Enfin, dans la mesure où l'on tient aussi compte de la taille de la population, il permet d'avoir une image très juste de la richesse d'un pays. Cependant, dans la mesure où cet indicateur est formulé en dollars courants, on comprendra que les comparaisons dans le temps subissent les conséquences de l'inflation ou de la déflation. Pour des comparaisons temporelles plus justes, il convient donc d'examiner le même indicateur en dollars constants.

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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Dépenses de consommation finale des administrations publiques ($ US courant)
Dépenses de consommation finale des ménages ($ US courant)
Épargne domestique brute ($ US courant)
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)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($ US constant 2010)
PIB ($ US courant)
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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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 (%) **
19906 425
19916 414 -0,16
19926 262 -2,38
19936 332 1,12
19946 521 2,99
19956 720 3,05
19967 001 4,19
19977 180 2,56
19987 181 0,01
19997 349 2,34
20007 719 5,04
20017 994 3,56
20028 315 4,02
20038 614 3,59
20049 136 6,07
20059 796 7,22
200610 524 7,43
200711 240 6,80
200811 668 3,80
200911 416 -2,16
201011 728 2,73
201112 179 3,85
201212 488 2,54
201312 816 2,62
201413 090 2,14
201513 196 0,81
201613 221 0,19
201713 459 1,80
201813 661 1,50

Faits saillants


Augmentation de 113% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 9 642,97. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 113 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (13 661,37) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (6 261,72). 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 14 695. 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: Botswana, Lesotho, Namibie, Eswatini.

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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