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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199027 289
199125 715 -5,77
199225 727 0,05
199327 061 5,19
199428 071 3,73
199528 969 3,20
199629 547 1,99
199729 757 0,71
199829 728 -0,10
199931 186 4,90
200031 903 2,30
200132 816 2,86
200233 760 2,88
200334 611 2,52
200435 476 2,50
200536 243 2,16
200636 822 1,60
200737 579 2,06
200836 886 -1,85
200936 441 -1,21
201036 593 0,42
201137 163 1,56
201237 782 1,67
201338 458 1,79
201439 289 2,16
201539 936 1,65
201640 532 1,49
201740 922 0,96
201841 648 1,77

Faits saillants


Augmentation de 53% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 34 065,97. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 53 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (41 648,21) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (25 715,12). 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 45 952. 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).

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: Papouasie-Nouvelle-G., Timor oriental.

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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