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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 (%) **
199014 416 196 298
199114 388 909 106 -0,19
199214 444 500 170 0,39
199314 387 742 526 -0,39
199414 867 965 961 3,34
199515 746 946 417 5,91
199616 745 974 953 6,34
199717 410 229 315 3,97
199818 056 441 570 3,71
199919 326 887 485 7,04
200020 119 597 199 4,10
200120 715 306 996 2,96
200220 871 487 752 0,75
200321 397 602 211 2,52
200422 534 279 329 5,31
200523 499 286 926 4,28
200624 475 053 266 4,15
200725 717 362 303 5,08
200826 601 107 011 3,44
200925 725 188 520 -3,29
201026 859 372 185 4,41
201128 556 219 690 6,32
201230 411 445 122 6,50
201331 909 753 849 4,93
201433 436 896 009 4,79
201535 039 005 093 4,79
201636 638 024 881 4,56
201738 334 872 386 4,63
201836 820 293 365 -3,95

Faits saillants


Augmentation de 155% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 23 774 274 065,66. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 155 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (38 334 872 386) et c'est en 1993 qu'on enregistre la valeur la plus basse (14 387 742 526). 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 46 449 815 903. 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 = 0.97).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. 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: Salvador, Guatemala, Honduras, Panama.

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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