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Précisions


PIB ($ US constant 2010)
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. Quand il est formulé en dollars constants, comme c'est le cas ici, on peut procéder plus adéquatement à des comparaisons à travers les années puisqu'il tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information est une somme qui ne tient pas compte du nombre d'habitants du pays. Dans certains cas, il sera utile d'examiner le même indicateur par habitant. Enfin, pour des comparaisons internationales plus adéquates on doit examiner la donnée formulée en PPA (parité pouvoir d'achat).

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)
Inégalités des revenus (GINI)
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PIB ($ US constant 2010)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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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 (%) **
19753 478 758 657
19764 324 430 003 24,31
19774 605 948 073 6,51
19785 573 386 851 21,00
19796 081 683 529 9,12
19807 237 917 978 19,01
19817 578 644 058 4,71
19828 138 328 785 7,39
19838 300 313 697 1,99
19849 017 514 251 8,64
19859 329 194 760 3,46
19869 983 559 223 7,01
198710 272 643 933 2,90
198810 082 383 612 -1,85
19898 726 089 806 -13,45
19908 811 060 671 0,97
19918 971 765 262 1,82
199210 646 330 482 18,66
199311 139 353 021 4,63
199411 694 810 175 4,99
199512 418 291 197 6,19
199612 677 504 057 2,09
199713 096 862 389 3,31
199813 488 974 326 2,99
199913 948 877 515 3,41
200014 541 041 875 4,25
200115 307 153 578 5,27
200216 192 592 973 5,78
200316 866 374 818 4,16
200418 311 367 460 8,57
200519 803 118 198 8,15
200621 405 850 187 8,09
200723 155 932 370 8,18
200824 830 663 971 7,23
200926 190 535 361 5,48
201026 795 901 408 2,31
201127 489 053 610 2,59
201228 217 835 358 2,65
201329 016 052 072 2,83
201429 914 484 898 3,10
201530 629 948 424 2,39
201631 243 691 000 2,00
201731 904 724 046 2,12
201832 523 768 920 1,94

Faits saillants


Augmentation de 835% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 15 771 925 323,64. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 835 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (32 523 768 920) et c'est en 1975 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 478 758 657). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 37 419 797 338. 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 = 0.93).

En 1975, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. En 2018, cette même part est de 0,04 %.

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: Irak, 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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