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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 762 000 000
1991120 544 000 000 5,96
1992130 966 000 000 8,65
1993141 538 000 000 8,07
1994154 049 000 000 8,84
1995168 746 000 000 9,54
1996184 507 000 000 9,34
1997199 548 000 000 8,15
1998211 051 000 000 5,76
1999221 125 000 000 4,77
2000236 134 000 000 6,79
2001250 757 000 000 6,19
2002266 607 000 000 6,32
2003285 001 000 000 6,90
2004306 480 000 000 7,54
2005329 610 000 000 7,55
2006352 610 000 000 6,98
2007377 750 000 000 7,13
2008399 137 000 000 5,66
2009420 682 000 000 5,40
2010447 704 000 000 6,42
2011475 642 000 000 6,24
2012500 600 000 000 5,25
2013527 742 000 000 5,42
2014559 321 000 000 5,98
2015596 679 000 000 6,68
2016633 738 000 000 6,21
2017676 910 000 000 6,81
2018724 806 000 000 7,08

Faits saillants


Augmentation de 537% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 345 301 586 908,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 537 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (724 806 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (113 762 000 000). 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 993 119 916 149. 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 = 0.96).

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 0,58 %.

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, Thaïlande.

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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