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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 (%) **
199048 884 256 322
199151 853 524 429 6,07
199256 216 419 634 8,41
199359 613 555 541 6,04
199461 924 042 410 3,88
199565 018 275 138 5,00
199666 998 692 791 3,05
199771 041 067 166 6,03
199872 918 212 261 2,64
199972 827 205 306 -0,12
200076 760 874 103 5,40
200180 201 645 049 4,48
200279 318 973 613 -1,10
200377 201 974 442 -2,67
200478 199 510 854 1,29
200580 147 037 109 2,49
200684 452 590 683 5,37
200788 213 006 377 4,45
200895 446 204 568 8,20
2009101 280 000 000 6,11
2010106 147 000 000 4,81
2011104 970 000 000 -1,11
2012114 766 000 000 9,33
2013119 784 000 000 4,37
2014123 080 000 000 2,75
2015128 915 000 000 4,74
2016135 335 000 000 4,98
2017135 696 000 000 0,27
2018138 090 000 000 1,76

Faits saillants


Augmentation de 182% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 88 803 450 456,28. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 182 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (138 090 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (48 884 256 322). 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 167 009 467 558. 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 = 0.95).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,10 %. En 2018, cette même part est de 0,11 %.

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: Bahreïn, Koweït, Qatar, Arabie Saoudite, Yémen.

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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