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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199031 491 964 059
199133 150 496 998 5,27
199233 696 318 914 1,65
199335 134 913 733 4,27
199436 774 755 174 4,67
199538 495 178 464 4,68
199640 174 085 258 4,36
199742 164 393 302 4,95
199844 284 989 202 5,03
199944 474 037 205 0,43
200045 589 360 469 2,51
200146 356 994 549 1,68
200247 509 227 710 2,49
200348 797 364 740 2,71
200450 833 822 390 4,17
200553 081 406 687 4,42
200655 627 726 634 4,80
200758 166 788 994 4,56
200861 743 172 383 6,15
200963 815 891 458 3,36
201066 449 394 211 4,13
201169 907 484 442 5,20
201273 488 337 803 5,12
201378 482 613 843 6,80
201482 768 209 675 5,46
201586 788 417 236 4,86
201690 489 005 486 4,26
201794 285 208 720 4,20
201898 267 462 303 4,22

Faits saillants


Augmentation de 212% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 56 975 483 374,34. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 212 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (98 267 462 303) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (31 491 964 059). 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 125 746 930 756. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.94).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,06 %. En 2018, cette même part est de 0,08 %.

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: Équateur, Pérou.

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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