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Précisions


PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
Cet indicateur, bien que complexe, est le plus adéquat pour comparer des économies entre elles et à travers les années. Sous sa forme initiale, 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 cet indicateur est établi en dollars constants, comme c'est le cas ici, on peut procéder à des comparaisons dans le temps puisque les valeurs sont toutes ramenées à une même année de référence. Quand on tente des comparaisons internationales, cet indicateur est d'autant plus pertinent qu'il introduit la correction dite de la PPA (parité pouvoir d'achat). On tient alors compte des différences de pouvoir d'achat entre les différentes monnaies. Enfin, dans la mesure où l'on tient compte de la taille de la population, il permet d'avoir une image très juste de la richesse d'un pays. Est-ce que cette richesse est également répartie? C'est cependant une autre question pour laquelle il faudra examiner l'Indice de développement humain (IDH) ou les indicateurs relatifs à la répartition de la richesse (GINI).

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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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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Valeur ajoutée - fabrication (% du PIB)
Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199036 633
199137 232 1,64
199237 582 0,94
199337 790 0,55
199438 675 2,34
199539 684 2,61
199640 883 3,02
199742 434 3,79
199844 140 4,02
199946 055 4,34
200047 645 3,45
200148 387 1,56
200248 184 -0,42
200348 032 -0,32
200448 815 1,63
200549 700 1,81
200651 338 3,29
200753 159 3,55
200854 102 1,77
200951 851 -4,16
201052 278 0,82
201152 842 1,08
201252 104 -1,40
201351 883 -0,42
201452 433 1,06
201553 223 1,51
201654 101 1,65
201755 348 2,30
201856 455 2,00

Faits saillants


Augmentation de 54% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 47 689,32. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 54 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (56 454,93) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (36 633,03). 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 62 724. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.91).

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, Luxembourg, 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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