Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

18 novembre 2017

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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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Dépenses de consommation finale des ménages (US$ courant)
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Épargne domestique brute ($US courant)
Épargne domestique brute (% du PIB)
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Indice des prix à la consommation (2010 = 100)
Indice des prix à la consommation (croissance annuelle en %)
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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($US constant 2005)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Prix de l'or
Taux d'intérêt réel (%)
Taux de change de la monnaie locale en dollars américains (USD)
Variations des inventaires

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199029 528
199129 811 0,96
199230 138 1,10
199329 824 -1,04
199430 410 1,97
199530 932 1,72
199631 250 1,03
199731 868 1,98
199832 880 3,18
199933 825 2,88
200034 896 3,17
200135 320 1,22
200235 457 0,39
200335 495 0,11
200436 216 2,03
200536 522 0,84
200637 130 1,66
200737 772 1,73
200837 635 -0,36
200936 341 -3,44
201036 872 1,46
201137 457 1,59
201237 345 -0,30
201337 367 0,06
201437 531 0,44
201537 766 0,62
201638 059 0,78
2017*38 031 -0,07
2018*38 158 0,33
2019*38 285 0,33
2020*38 411 0,33
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -217614.443, coefficient de régression = 126.745. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Augmentation de 29% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 34 653,55. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 29 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (38 058,87) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (29 527,97). Nous disposons des résultats pour 27 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 38 411. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure très linéaire (coefficient de corrélation = 0.94).

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: Portugal, 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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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