Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

19 avril 2018

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Précisions

PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant). 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 courants il s'agit de la valeur telle qu'elle est donnée sur le marché en fonction de celle de la monnaie à ce moment-là. Pour des comparaisons dans le temps, il vaut mieux considérer le même indicateur en dollars constants. Quand on veut procéder à des comparaisons internationales, le PIB (parité pouvoir d'achat) est très adéquat puisque la valeur tient compte des pouvoirs d'achats 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 parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population.

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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Indice des prix à la consommation (croissance annuelle en %)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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Prix de l'or
Taux d'intérêt réel (%)
Taux de change de la monnaie locale en dollars américains (USD)
Variations des inventaires

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199088 395 044 692
199194 520 597 790 6,93
1992101 937 000 000 7,85
1993109 279 000 000 7,20
1994115 947 000 000 6,10
1995124 427 000 000 7,31
1996132 429 000 000 6,43
1997140 743 000 000 6,28
1998149 636 000 000 6,32
1999159 021 000 000 6,27
2000171 248 000 000 7,69
2001184 044 000 000 7,47
2002194 032 000 000 5,43
2003207 281 000 000 6,83
2004224 139 000 000 8,13
2005246 472 000 000 9,96
2006270 994 000 000 9,95
2007297 844 000 000 9,91
2008321 949 000 000 8,09
2009340 761 000 000 5,84
2010364 141 000 000 6,86
2011395 684 000 000 8,66
2012429 253 000 000 8,48
2013462 416 000 000 7,73
2014499 224 000 000 7,96
2015537 659 000 000 7,70
2016583 480 000 000 8,52
2017*614 719 929 276 5,35
2018*651 891 529 982 6,05
2019*689 063 130 687 5,70
2020*726 234 731 393 5,39
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -7.436039869438052E13, coefficient de régression = 3.7171600705829E10. 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 560% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 257 294 651 543,7. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 560 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (583 480 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (88 395 044 692). 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 726 234 731 393. 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 = 0.96).

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: Sri Lanka, Inde, Népal.

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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