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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 (%) **
1990822 124 000 000
1991878 949 000 000 6,91
1992936 059 000 000 6,50
1993996 869 000 000 6,50
19941 072 030 000 000 7,54
19951 160 150 000 000 8,22
19961 250 860 000 000 7,82
19971 309 650 000 000 4,70
19981 137 730 000 000 -13,13
19991 146 730 000 000 0,79
20001 203 150 000 000 4,92
20011 246 990 000 000 3,64
20021 303 100 000 000 4,50
20031 365 390 000 000 4,78
20041 434 080 000 000 5,03
20051 515 720 000 000 5,69
20061 599 100 000 000 5,50
20071 700 560 000 000 6,34
20081 802 830 000 000 6,01
20091 886 280 000 000 4,63
20102 003 680 000 000 6,22
20112 127 300 000 000 6,17
20122 255 580 000 000 6,03
20132 380 920 000 000 5,56
20142 500 130 000 000 5,01
20152 622 040 000 000 4,88
20162 754 010 000 000 5,03
20172 893 570 000 000 5,07
20183 043 200 000 000 5,17

Faits saillants


Augmentation de 270% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 667 199 350 007,17. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 270 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 043 200 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (822 124 000 000). 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 3 953 980 092 611. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 1,61 %. En 2018, cette même part est de 2,42 %.

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: Philippines, Singapour.

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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