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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 (%) **
199021 494 727 490
199120 138 510 266 -6,31
199220 377 383 666 1,19
199320 804 607 704 2,10
199420 789 709 887 -0,07
199521 145 674 039 1,71
199621 600 076 611 2,15
199722 397 873 843 3,69
199823 278 633 599 3,93
199924 363 212 072 4,66
200025 522 916 827 4,76
200127 058 841 144 6,02
200223 629 460 945 -12,67
200325 941 578 210 9,78
200427 305 327 911 5,26
200528 562 164 840 4,60
200629 996 730 131 5,02
200731 868 699 608 6,24
200834 007 928 309 6,71
200932 654 851 936 -3,98
201032 857 063 758 0,62
201133 375 688 541 1,58
201234 380 679 957 3,01
201335 171 564 947 2,30
201436 346 014 939 3,34
201537 484 480 464 3,13
201638 981 290 521 3,99
201740 514 544 581 3,93
201842 363 949 399 4,56

Faits saillants


Augmentation de 97% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 28 772 903 053,24. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 97 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (42 363 949 399) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (20 138 510 266). 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 52 038 716 621. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.96).

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 0,03 %.

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: Maurice.

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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