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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1990401 626 000 000
1991435 998 000 000 8,56
1992471 241 000 000 8,08
1993510 123 000 000 8,25
1994550 917 000 000 8,00
1995595 653 000 000 8,12
1996629 322 000 000 5,65
1997611 993 000 000 -2,75
1998565 275 000 000 -7,63
1999591 121 000 000 4,57
2000617 460 000 000 4,46
2001638 726 000 000 3,44
2002678 001 000 000 6,15
2003726 745 000 000 7,19
2004772 452 000 000 6,29
2005804 801 000 000 4,19
2006844 783 000 000 4,97
2007890 697 000 000 5,44
2008906 068 000 000 1,73
2009899 809 000 000 -0,69
2010967 417 000 000 7,51
2011975 543 000 000 0,84
20121 046 200 000 000 7,24
20131 074 310 000 000 2,69
20141 084 890 000 000 0,98
20151 118 890 000 000 3,13
20161 156 450 000 000 3,36
20171 202 980 000 000 4,02
20181 252 660 000 000 4,13

Faits saillants


Augmentation de 212% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 793 867 275 016,83. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 212 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 252 660 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (401 626 000 000). 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 1 496 763 490 694. 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 = 0.98).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,79 %. En 2018, cette même part est de 1,00 %.

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: Cambodge, Laos, Viêt Nam.

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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