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Précisions


PIB par habitant ($ 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 puisque l'on tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information tient aussi compte de l'importance de la population. 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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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)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($ US constant 2010)
PIB ($ US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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Taux de change de la monnaie locale en dollars américains ($ US)
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 (%) **
19602 482
19612 091 -15,73
19621 639 -21,64
19632 147 31,01
19642 215 3,17
19652 291 3,42
19662 121 -7,40
19672 256 6,38
19682 429 7,65
19692 559 5,36
19702 708 5,83
19712 336 -13,76
19722 896 23,98
19732 925 1,01
19743 059 4,57
19753 124 2,14
19763 292 5,35
19773 367 2,28
19783 572 6,08
19793 726 4,33
19803 644 -2,22
19813 639 -0,13
19823 753 3,13
19833 834 2,16
19843 925 2,39
19853 949 0,61
19863 850 -2,52
19873 715 -3,51
19883 577 -3,71
19893 636 1,64
19903 572 -1,75
19913 444 -3,60
19923 424 -0,56
19933 279 -4,25
19943 182 -2,93
19953 241 1,84
19963 315 2,29
19973 298 -0,52
19983 415 3,53
19993 474 1,75
20003 558 2,40
20013 617 1,66
20023 771 4,26
20033 991 5,84
20044 108 2,93
20054 290 4,44
20064 300 0,21
20074 377 1,81
20084 410 0,74
20094 404 -0,13
20104 481 1,75
20114 525 0,98
20124 588 1,40
20134 623 0,76
20144 702 1,71
20154 777 1,60
20164 830 1,10
20174 794 -0,75
20184 764 -0,62

Faits saillants


Augmentation de 92% en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 3 513,73. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 92 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 830,12) et c'est en 1962 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 638,73). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 5 029. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.82).

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: Maroc, Mauritanie, Tunisie.

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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