Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

23 janvier 2018

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Précisions

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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Prix de l'or
Taux d'intérêt réel (%)
Taux de change de la monnaie locale en dollars américains (USD)
Variations des inventaires

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1990136 764 000 000
1991141 530 000 000 3,48
1992149 234 000 000 5,44
1993156 265 000 000 4,71
1994162 344 000 000 3,89
1995170 658 000 000 5,12
1996178 376 000 000 4,52
1997186 385 000 000 4,49
1998196 035 000 000 5,18
1999205 190 000 000 4,67
2000216 051 000 000 5,29
2001227 021 000 000 5,08
2002235 722 000 000 3,83
2003246 895 000 000 4,74
2004259 831 000 000 5,24
2005276 813 000 000 6,54
2006295 282 000 000 6,67
2007316 125 000 000 7,06
2008335 136 000 000 6,01
2009352 044 000 000 5,05
2010371 659 000 000 5,57
2011395 684 000 000 6,46
2012421 489 000 000 6,52
2013446 835 000 000 6,01
2014473 919 000 000 6,06
2015504 973 000 000 6,55
2016540 894 000 000 7,11
2017*564 324 274 449 4,33
2018*592 998 163 758 5,08
2019*621 672 053 068 4,84
2020*650 345 942 377 4,61
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -5.7270910462322586E13, coefficient de régression = 2.8673889309257E10. 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 295% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 281 450 148 295,11. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 295 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (540 894 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (136 764 000 000). 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 650 345 942 377. 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 = 0.97).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,29 %. En 2016, cette même part est de 0,48 %.

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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