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Précisions


PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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 courants il s'agit de la valeur telle qu'elle est donnée sur le marché en fonction de celle de la monnaie à ce moment-là. Pour des comparaisons dans le temps, il vaut mieux considérer le même indicateur en dollars constants. Quand on veut procéder à des comparaisons internationales, le PIB (parité pouvoir d'achat) est très adéquat puisque la valeur tient compte des pouvoirs d'achats 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 parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population.

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)
Inégalités des revenus (GINI)
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PIB ($ US constant 2010)
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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 (%) **
199259 162 342 429
199381 150 072 417 37,17
199489 875 075 500 10,75
199596 217 552 983 7,06
199698 572 225 395 2,45
1997102 752 000 000 4,24
1998107 714 000 000 4,83
1999107 314 000 000 -0,37
2000114 864 000 000 7,04
2001117 633 000 000 2,41
2002123 096 000 000 4,64
2003147 106 000 000 19,51
2004166 536 000 000 13,21
2005189 942 000 000 14,05
2006210 395 000 000 10,77
2007228 992 000 000 8,84
2008239 235 000 000 4,47
2009224 001 000 000 -6,37
2010221 239 000 000 -1,23
2011247 608 000 000 11,92
2012274 931 000 000 11,03
2013272 968 000 000 -0,71
2014258 342 000 000 -5,36
2015179 551 000 000 -30,50
2016174 975 000 000 -2,55
2017206 276 000 000 17,89
2018213 933 000 000 3,71

Faits saillants


Augmentation de 262% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 168 680 750 952,3. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 262 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (274 931 000 000) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (59 162 342 429). Nous disposons des résultats pour 27 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 93 916 572 331. 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 = 0.85 et coefficient de détermination = 0.73).

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: Bahreïn, Oman, Qatar, Arabie Saoudite, Yémen.

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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