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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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Épargne domestique brute (% du PIB)
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 (%) **
19901 579 590 000 000
19911 596 290 000 000 1,06
19921 683 800 000 000 5,48
19931 763 790 000 000 4,75
19941 881 240 000 000 6,66
19952 023 740 000 000 7,57
19962 176 520 000 000 7,55
19972 264 670 000 000 4,05
19982 404 720 000 000 6,18
19992 617 440 000 000 8,85
20002 717 970 000 000 3,84
20012 849 090 000 000 4,82
20022 957 470 000 000 3,80
20033 189 930 000 000 7,86
20043 442 670 000 000 7,92
20053 715 450 000 000 7,92
20064 014 940 000 000 8,06
20074 322 520 000 000 7,66
20084 455 940 000 000 3,09
20094 806 260 000 000 7,86
20105 214 680 000 000 8,50
20115 488 000 000 000 5,24
20125 787 440 000 000 5,46
20136 157 040 000 000 6,39
20146 613 290 000 000 7,41
20157 142 100 000 000 8,00
20167 725 580 000 000 8,17
20178 279 340 000 000 7,17
20188 843 270 000 000 6,81

Faits saillants


Augmentation de 460% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 4 059 130 336 785,66. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 460 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (8 843 270 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 579 590 000 000). 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 12 620 714 028 627. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.97 et coefficient de détermination = 0.93).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 3,10 %. En 2018, cette même part est de 7,03 %.

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: Bhoutan, Sri Lanka, Népal.

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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