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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
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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 (%) **
19946 620 895 330
19957 998 041 595 20,80
199615 112 912 628 88,96
199720 310 178 988 34,39
199823 478 566 172 15,60
199925 732 508 477 9,60
200027 147 796 555 5,50
200128 342 299 469 4,40
200229 844 441 417 5,30
200331 038 219 093 4,00
200432 931 540 147 6,10
200535 816 098 284 8,76
200637 756 352 918 5,42
200739 967 208 233 5,86
200842 136 119 354 5,43
200940 870 875 961 -3,00
201041 184 457 226 0,77
201141 558 514 736 0,91
201241 267 762 091 -0,70
201342 237 982 242 2,35
201442 722 888 722 1,15
201544 042 266 733 3,09
201645 427 682 882 3,15
201746 394 223 063 2,13
201848 075 339 152 3,62

Faits saillants


Augmentation de 626% en 24 ans


Pour l'ensemble de la période 1994-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 33 520 607 047,68. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 626 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (48 075 339 152) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (6 620 895 330). Nous disposons des résultats pour 25 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 56 104 414 920. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.89).

En 1994, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. En 2018, cette même part est de 0,04 %.

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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