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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)
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Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199020 790 383 780
199121 796 272 185 4,84
199222 222 507 552 1,96
199324 315 223 881 9,42
199424 651 598 208 1,38
199525 230 900 176 2,35
199625 202 204 769 -0,11
199724 914 783 737 -1,14
199824 333 134 770 -2,33
199924 588 066 665 1,05
200024 804 122 879 0,88
200125 137 720 861 1,34
200225 639 794 283 2,00
200326 579 830 572 3,67
200426 931 674 461 1,32
200527 172 389 211 0,89
200627 960 150 835 2,90
200728 360 527 343 1,43
200828 130 314 534 -0,81
200926 910 401 196 -4,34
201026 515 878 757 -1,47
201126 974 703 230 1,73
201226 809 176 729 -0,61
201326 943 640 992 0,50
201427 129 950 372 0,69
201527 380 273 578 0,92
201627 756 927 225 1,38
201728 035 430 606 1,00
201828 579 564 152 1,94

Faits saillants


Augmentation de 37% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 25 924 053 274,48. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 37 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (28 579 564 152) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (20 790 383 780). 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 30 697 364 919. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.75).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,04 %. 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), Haïti, 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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