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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 (%) **
1990221 711 000 000
1991219 050 000 000 -1,20
1992222 993 000 000 1,80
1993218 310 000 000 -2,10
1994216 345 000 000 -0,90
1995224 567 000 000 3,80
1996233 774 000 000 4,10
1997236 345 000 000 1,10
1998248 399 000 000 5,10
1999256 348 000 000 3,20
2000266 089 000 000 3,80
2001274 072 000 000 3,00
2002289 420 000 000 5,60
2003310 258 000 000 7,20
2004323 599 000 000 4,30
2005342 691 000 000 5,90
2006348 517 000 000 1,70
2007360 367 000 000 3,40
2008369 015 000 000 2,40
2009374 920 000 000 1,60
2010388 417 000 000 3,60
2011399 681 000 000 2,90
2012413 270 000 000 3,40
2013424 842 000 000 2,80
2014440 986 000 000 3,80
2015457 302 000 000 3,70
2016471 936 000 000 3,20
2017478 071 000 000 1,30
2018484 764 000 000 1,40

Faits saillants


Augmentation de 119% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 328 139 966 675,86. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 119 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (484 764 000 000) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (216 345 000 000). 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 575 142 730 138. 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 = 0.97).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,44 %. En 2018, cette même part est de 0,39 %.

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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