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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
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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 (%) **
199015 482 537 249
199115 773 693 288 1,88
199214 936 120 756 -5,31
199314 125 642 633 -5,43
199412 437 539 446 -11,95
199513 668 570 720 9,90
199614 234 555 250 4,14
199714 619 559 247 2,70
199814 938 534 689 2,18
199915 343 406 027 2,71
200015 476 902 752 0,87
200115 315 265 930 -1,04
200215 276 753 490 -0,25
200315 332 330 360 0,36
200414 792 189 495 -3,52
200515 059 190 190 1,81
200615 397 904 724 2,25
200715 912 699 587 3,34
200816 046 993 952 0,84
200916 541 762 550 3,08
201016 025 263 477 -3,12
201116 910 457 369 5,52
201217 399 548 410 2,89
201318 138 618 587 4,25
201418 642 201 080 2,78
201518 870 443 099 1,22
201619 144 575 941 1,45
201719 369 195 430 1,17
201819 656 611 006 1,48

Faits saillants


Augmentation de 27% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 16 029 967 819,03. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 27 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (19 656 611 006) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (12 437 539 446). 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 21 696 797 394. 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 = 0.85 et coefficient de détermination = 0.73).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. En 2018, cette même part est de 0,02 %.

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: Dominicaine (Rep), Jamaïque, Trinité-et-Tobago.

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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