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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 (%) **
199044 205 090 223
199140 270 789 827 -8,90
199238 070 515 047 -5,46
199339 153 018 894 2,84
199441 238 891 163 5,33
199542 932 638 636 4,11
199644 307 771 899 3,20
199746 545 223 272 5,05
199848 071 612 519 3,28
199950 635 111 472 5,33
200052 494 619 605 3,67
200154 183 141 089 3,22
200256 082 584 951 3,51
200357 742 775 420 2,96
200460 259 894 465 4,36
200562 548 547 474 3,80
200666 142 835 288 5,75
200770 759 712 626 6,98
200873 243 266 191 3,51
200967 714 543 126 -7,55
201068 624 456 267 1,34
201169 215 538 644 0,86
201267 388 636 910 -2,64
201366 695 016 566 -1,03
201468 541 240 016 2,77
201570 056 057 366 2,21
201672 242 997 156 3,12
201775 734 777 837 4,83
201878 853 700 983 4,12

Faits saillants


Augmentation de 78% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 58 412 241 178,48. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 78 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (78 853 700 983) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (38 070 515 047). 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 94 972 896 987. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.92).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,09 %. En 2018, cette même part est de 0,06 %.

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: Bosnie-Herzégovine, Bulgarie, Croatie, Macédoine du Nord, Monténégro, Roumanie, Serbie, Kosovo.

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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