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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1990113 921 000 000
1991121 541 000 000 6,69
1992129 611 000 000 6,64
1993144 468 000 000 11,46
1994160 500 000 000 11,10
1995172 058 000 000 7,20
1996184 913 000 000 7,47
1997200 297 000 000 8,32
1998195 900 000 000 -2,20
1999207 113 000 000 5,72
2000225 835 000 000 9,04
2001223 420 000 000 -1,07
2002232 166 000 000 3,91
2003242 697 000 000 4,54
2004266 529 000 000 9,82
2005286 143 000 000 7,36
2006311 910 000 000 9,00
2007340 051 000 000 9,02
2008346 404 000 000 1,87
2009346 823 000 000 0,12
2010397 201 000 000 14,53
2011422 075 000 000 6,26
2012440 855 000 000 4,45
2013462 082 000 000 4,81
2014480 106 000 000 3,90
2015493 993 000 000 2,89
2016508 627 000 000 2,96
2017527 445 000 000 3,70
2018544 004 000 000 3,14

Faits saillants


Augmentation de 378% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 300 989 242 827,03. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 378 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (544 004 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (113 921 000 000). 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 656 408 922 405. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.99 et coefficient de détermination = 0.97).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,22 %. En 2018, cette même part est de 0,43 %.

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: Malaisie, Philippines.

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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