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Précisions


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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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 (%) **
1990185 929 000 000
1991195 741 000 000 5,28
1992203 266 000 000 3,84
1993206 080 000 000 1,38
1994217 273 000 000 5,43
1995227 119 000 000 4,53
1996230 596 000 000 1,53
1997241 543 000 000 4,75
1998248 631 000 000 2,93
1999260 169 000 000 4,64
2000284 933 000 000 9,52
2001296 257 000 000 3,97
2002312 900 000 000 5,62
2003320 613 000 000 2,47
2004333 831 000 000 4,12
2005347 658 000 000 4,14
2006371 464 000 000 6,85
2007390 526 000 000 5,13
2008405 729 000 000 3,89
2009407 955 000 000 0,55
2010434 371 000 000 6,48
2011451 933 000 000 4,04
2012469 721 000 000 3,94
2013487 344 000 000 3,75
2014503 619 000 000 3,34
2015521 017 000 000 3,45
2016550 989 000 000 5,75
2017577 535 000 000 4,82
2018597 433 000 000 3,45

Faits saillants


Augmentation de 221% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 354 557 761 041,66. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 221 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (597 433 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (185 929 000 000). 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 757 386 660 757. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.98).

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: Allemagne, Luxembourg, Pays-Bas, Suisse.

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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