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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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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 (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 (%) **
199023 586
199124 673 4,61
199224 962 1,17
199324 422 -2,16
199424 591 0,69
199525 556 3,92
199626 352 3,12
199727 389 3,94
199828 561 4,28
199929 510 3,32
200030 421 3,09
200130 795 1,23
200230 862 0,22
200330 461 -1,30
200430 932 1,55
200531 116 0,60
200631 564 1,44
200732 292 2,31
200832 348 0,17
200931 309 -3,21
201031 838 1,69
201131 344 -1,55
201230 194 -3,67
201330 081 -0,38
201430 483 1,34
201531 158 2,21
201631 887 2,34
201733 086 3,76
201833 948 2,61

Faits saillants


Augmentation de 44% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 29 507,59. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 44 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (33 948,13) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (23 586,36). 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 39 341. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.87 et coefficient de détermination = 0.76).

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: Italie, Espagne.

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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