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Précisions


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)
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Valeur ajoutée - agriculture (% du PIB)
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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199018 799 289 208
199118 792 496 388 -0,04
199218 467 212 901 -1,73
199319 722 479 971 6,80
199418 021 328 910 -8,63
199518 543 527 352 2,90
199619 696 665 221 6,22
199720 447 897 509 3,81
199820 369 020 533 -0,39
199921 316 218 637 4,65
200022 146 980 517 3,90
200123 324 506 297 5,32
200224 375 511 882 4,51
200326 068 384 840 6,94
200427 901 616 662 7,03
200529 920 465 760 7,24
200632 285 287 950 7,90
200734 981 896 043 8,35
200837 701 352 195 7,77
200941 177 548 222 9,22
201045 418 096 902 10,30
201147 945 443 548 5,56
201251 588 154 703 7,60
201354 198 193 616 5,06
201456 743 246 685 4,70
201558 400 082 027 2,92
201660 594 276 947 3,76
201762 656 402 505 3,40

Faits saillants


Augmentation de 233% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 33 271 556 754,29. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 233 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (62 656 402 505) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (18 021 328 910). 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 80 219 291 921. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,04 %. En 2017, cette même part est de 0,05 %.

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: Mozambique, Zimbabwe.

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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