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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1990126 692 000 000
1991136 579 000 000 7,80
1992151 831 000 000 11,17
1993161 834 000 000 6,59
1994169 975 000 000 5,03
1995185 159 000 000 8,93
1996197 755 000 000 6,80
1997212 445 000 000 7,43
1998221 632 000 000 4,32
1999220 719 000 000 -0,41
2000232 476 000 000 5,33
2001240 155 000 000 3,30
2002247 616 000 000 3,11
2003257 747 000 000 4,09
2004276 329 000 000 7,21
2005292 198 000 000 5,74
2006310 657 000 000 6,32
2007325 895 000 000 4,91
2008337 398 000 000 3,53
2009332 120 000 000 -1,56
2010351 530 000 000 5,84
2011373 012 000 000 6,11
2012392 851 000 000 5,32
2013408 742 000 000 4,05
2014415 963 000 000 1,77
2015425 546 000 000 2,30
2016432 655 000 000 1,67
2017438 189 000 000 1,28
2018455 825 000 000 4,02

Faits saillants


Augmentation de 260% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 287 293 964 005,52. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 260 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (455 825 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (126 692 000 000). 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 513 412 928 697. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 1 et coefficient de détermination = 0.99).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,25 %. En 2018, cette même part est de 0,36 %.

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: Brésil, Paraguay, Uruguay.

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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