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Précisions


PIB ($ US constant 2010)
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. Quand il est formulé en dollars constants, comme c'est le cas ici, on peut procéder plus adéquatement à des comparaisons à travers les années puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera utile d'examiner le même indicateur par habitant. Enfin, pour des comparaisons internationales plus adéquates on doit examiner la donnée formulée en PPA (parité pouvoir d'achat).

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)
PIB ($ US courant)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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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 (%) **
1980158 707 544
1981180 780 159 13,91
1982186 951 888 3,41
1983208 097 481 11,31
1984217 424 629 4,48
1985226 582 065 4,21
1986253 161 448 11,73
1987325 809 329 28,70
1988342 058 384 4,99
1989367 482 306 7,43
1990407 451 279 10,88
1991405 789 382 -0,41
1992424 459 311 4,60
1993432 890 629 1,99
1994454 325 224 4,95
1995486 464 724 7,07
1996513 537 326 5,57
1997541 133 993 5,37
1998573 136 824 5,91
1999618 895 908 7,98
2000661 804 111 6,93
2001717 057 836 8,35
2002795 878 852 10,99
2003858 142 863 7,82
2004909 706 454 6,01
2005975 999 030 7,29
20061 044 316 409 7,00
20071 236 061 819 18,36
20081 295 386 119 4,80
20091 382 803 098 6,75
20101 547 991 318 11,95
20111 671 561 537 7,98
20121 757 118 757 5,12
20131 794 369 196 2,12
20141 898 020 852 5,78
20152 024 091 805 6,64
20162 188 590 422 8,13
20172 290 400 033 4,65
20182 359 745 114 3,03

Faits saillants


Très forte augmentation en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 890 620 132,1. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1387 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 359 745 114) et c'est en 1980 qu'on enregistre la valeur la plus basse (158 707 544,2). Nous disposons des résultats pour 39 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 223 990 352. 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 1980, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2018, cette même part est de 0,00 %.

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: Sri Lanka, Inde, Népal.

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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