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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199010 885 264 184
19919 938 948 873 -8,69
19929 018 953 479 -9,26
19938 733 161 643 -3,17
19948 919 560 734 2,13
19959 488 310 003 6,38
19969 700 382 636 2,24
199710 078 378 764 3,90
199810 414 990 225 3,34
199910 734 768 857 3,07
200010 857 795 978 1,15
200111 178 395 265 2,95
200211 707 466 305 4,73
200312 527 531 538 7,00
200413 858 632 621 10,63
200514 863 891 466 7,25
200616 135 680 921 8,56
200717 789 268 142 10,25
200819 372 578 461 8,90
200919 126 818 136 -1,27
201020 344 271 036 6,37
201123 861 953 692 17,29
201226 801 703 399 12,32
201329 923 811 365 11,65
201432 283 371 364 7,89
201533 051 662 595 2,38
201633 437 836 058 1,17
201735 222 426 053 5,34
201837 767 545 338 7,23

Faits saillants


Augmentation de 247% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 17 862 943 496,83. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 247 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (37 767 545 338) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (8 733 161 643). 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 46 757 556 829. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.93 et coefficient de détermination = 0.86).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. 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: Japon, Corée du Nord, Corée du Sud, Taiwan.

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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