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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 (%) **
1990886 096 000 000
1991867 612 000 000 -2,09
1992875 422 000 000 0,90
1993898 716 000 000 2,66
1994939 109 000 000 4,49
1995964 408 000 000 2,69
1996980 023 000 000 1,62
19971 021 970 000 000 4,28
19981 050 550 000 000 2,80
19991 092 260 000 000 3,97
20001 145 980 000 000 4,92
20011 162 080 000 000 1,40
20021 201 850 000 000 3,42
20031 247 650 000 000 3,81
20041 296 490 000 000 3,91
20051 361 260 000 000 5,00
20061 417 970 000 000 4,17
20071 515 360 000 000 6,87
20081 530 630 000 000 1,01
20091 485 810 000 000 -2,93
20101 531 710 000 000 3,09
20111 579 910 000 000 3,15
20121 607 750 000 000 1,76
20131 645 220 000 000 2,33
20141 692 410 000 000 2,87
20151 704 090 000 000 0,69
20161 722 950 000 000 1,11
20171 774 270 000 000 2,98
20181 807 930 000 000 1,90

Faits saillants


Augmentation de 104% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 310 602 973 042,76. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 104 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 807 930 000 000) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (867 612 000 000). 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 2 017 075 610 068. 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 = 0.99).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 1,74 %. En 2018, cette même part est de 1,44 %.

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: États-Unis.

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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