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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 (%) **
1990138 684 000 000
199149 860 799 088 -64,05
199266 111 534 354 32,59
199386 136 606 874 30,29
199489 456 769 340 3,85
199591 353 272 204 2,12
1996101 421 000 000 11,02
1997122 961 000 000 21,24
1998165 821 000 000 34,86
1999194 977 000 000 17,58
2000197 719 000 000 1,41
2001202 277 000 000 2,31
2002188 320 000 000 -6,90
2003125 984 000 000 -33,10
2004194 214 000 000 54,16
2005202 761 000 000 4,40
2006223 358 000 000 10,16
2007226 435 000 000 1,38
2008245 066 000 000 8,23
2009253 348 000 000 3,38
2010269 568 000 000 6,40
2011289 911 000 000 7,55
2012330 315 000 000 13,94
2013355 419 000 000 7,60
2014357 906 000 000 0,70
2015366 774 000 000 2,48
2016422 570 000 000 15,21
2017412 028 000 000 -2,49
2018409 709 000 000 -0,56

Faits saillants


Augmentation de 195% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 220 016 034 639,45. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 195 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (422 570 000 000) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (49 860 799 088). 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 520 295 686 690. 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 = 0.91).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,27 %. En 2018, cette même part est de 0,33 %.

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: Jordanie, Liban, Syrie.

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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