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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199016 263 083 322
199111 709 071 692 -28,00
199210 867 527 723 -7,19
199311 906 399 439 9,56
199412 894 971 900 8,30
199514 612 883 038 13,32
199615 942 655 313 9,10
199714 201 719 890 -10,92
199815 455 744 213 8,83
199917 447 973 681 12,89
200018 660 614 156 6,95
200120 207 592 137 8,29
200221 125 008 867 4,54
200322 293 232 584 5,53
200423 521 589 408 5,51
200524 822 313 264 5,53
200626 286 850 587 5,90
200727 858 799 530 5,98
200829 948 201 015 7,50
200930 951 485 931 3,35
201032 098 823 912 3,71
201132 915 842 548 2,55
201233 382 432 650 1,42
201333 716 920 856 1,00
201434 315 223 156 1,77
201535 076 592 671 2,22
201636 239 313 232 3,31
201737 624 046 896 3,82
201839 183 653 161 4,15

Faits saillants


Augmentation de 141% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 24 190 709 053,79. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 141 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (39 183 653 161) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (10 867 527 723). 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 46 455 021 451. 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 = 0.97).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. En 2018, cette même part est de 0,03 %.

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: Bulgarie, Croatie, Macédoine du Nord, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Serbie, 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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