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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 (%) **
199025 947 241 381
199128 190 170 375 8,64
199228 703 133 604 1,82
199329 908 851 223 4,20
199431 051 644 843 3,82
199531 496 366 557 1,43
199631 933 671 081 1,39
199733 756 993 339 5,71
199835 797 485 963 6,04
199938 833 471 701 8,48
200042 033 271 770 8,24
200143 097 543 761 2,53
200244 743 641 368 3,82
200345 472 643 680 1,63
200447 115 195 951 3,61
200548 609 898 584 3,17
200651 127 155 310 5,18
200755 398 600 740 8,35
200854 689 728 232 -1,28
200952 306 017 936 -4,36
201054 850 689 228 4,86
201156 243 477 062 2,54
201256 045 207 990 -0,35
201358 093 307 403 3,65
201460 589 452 706 4,30
201563 198 696 611 4,31
201666 089 784 365 4,57
201767 280 181 469 1,80
201869 373 157 754 3,11

Faits saillants


Augmentation de 167% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 46 619 885 638,62. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 167 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (69 373 157 754) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (25 947 241 381). 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 85 645 356 042. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.99).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,05 %. En 2018, cette même part est de 0,06 %.

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: Belgique, Allemagne, Pays-Bas, Suisse.

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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