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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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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)
PIB par habitant ($ US constant 2010)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (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 (%) **
199539 586 423 047
199641 895 715 315 5,83
199744 724 904 813 6,75
199845 620 719 940 2,00
199945 247 648 450 -0,82
200046 731 133 249 3,28
200148 295 190 593 3,35
200250 765 889 891 5,12
200353 629 253 743 5,64
200455 860 435 696 4,16
200558 270 260 288 4,31
200661 184 387 987 5,00
200764 406 591 291 5,27
200865 539 845 711 1,76
200960 716 442 063 -7,36
201059 807 966 533 -1,50
201159 622 653 172 -0,31
201258 288 473 805 -2,24
201357 968 750 629 -0,55
201457 908 539 503 -0,10
201559 319 851 279 2,44
201661 386 273 378 3,48
201763 313 308 816 3,14
201864 978 946 242 2,63

Faits saillants


Augmentation de 64% en 23 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 55 211 233 621,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 64 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (65 539 845 711) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (39 586 423 047). Nous disposons des résultats pour 24 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 75 288 364 334. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.86 et coefficient de détermination = 0.75).

En 1995, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,09 %. En 2018, cette même part est de 0,08 %.

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: Bosnie-Herzégovine, Bulgarie, Macédoine du Nord, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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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