Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

20 janvier 2018

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Précisions

Épargne domestique brute ($US courant). Globalement, l'épargne domestique brute représente la différence entre le PIB et les dépenses de consommation finale (l'ensemble de la consommation dans un pays pendant une période donnée). D'une manière plus précise, il s'agit de la partie du revenu national disponible qui n'est pas affectée à la dépense de consommation finale, celle des ménages ou celle des gouvernements. L'épargne domestique brute correspond aussi à la somme des épargnes brutes des différents secteurs institutionnels. Cet indicateur tire son utilité du fait qu'il nous renseigne sur la capacité d'un pays à débloquer ses propres capitaux pour les investissements, autrement dit, la non dépendance vis-à-vis les capitaux étrangers.

Source. Banque mondiale

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Facteur de conversion pour la parité du pouvoir d'achat
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Indice des prix à la consommation (2010 = 100)
Indice des prix à la consommation (croissance annuelle en %)
Inégalités des revenus (GINI)
PIB ($US constant 2005)
PIB ($US courant)
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 (%) **
1960324 194 820
1961328 162 279 1,22
1962606 164 997 84,72
1963435 282 545 -28,19
1964424 513 921 -2,47
1965459 087 086 8,14
1966428 197 816 -6,73
1967538 152 062 25,68
1968814 171 009 51,29
1969761 461 053 -6,47
1970643 005 308 -15,56
1971331 846 258 -48,39
1972-211 293 383 -163,67
1973274 638 877 -229,98
197491 014 022 -66,86
1975183 288 520 101,38
1976-301 363 448 -264,42
1977596 684 577 -298,00
1978215 644 087 -63,86
1979235 855 558 9,37
1980371 962 009 57,71
19811 654 467 564 344,79
19821 279 540 918 -22,66
19831 312 500 000 2,58
19841 223 240 000 -6,80
19851 866 423 077 52,58
19862 073 666 667 11,10
19872 129 903 226 2,71
19882 369 390 968 11,24
19892 554 673 019 7,82
19902 941 428 435 15,14
19913 507 899 085 19,26
19923 977 680 880 13,39
19934 265 143 842 7,23
19944 572 202 204 7,20
19954 795 420 320 4,88
19966 532 444 743 36,22
19977 975 479 952 22,09
19988 875 264 317 11,28
19999 152 163 062 3,12
200010 233 790 499 11,82
200110 177 038 547 -0,55
200211 050 966 394 8,59
200311 961 761 658 8,24
200413 299 473 416 11,18
200514 040 796 748 5,57
200614 894 666 377 6,08
200716 102 924 752 8,11
200817 317 463 386 7,54
200920 488 924 501 18,31
201023 623 033 371 15,30
201125 527 264 310 8,06
201227 304 042 932 6,96
201331 751 427 957 16,29
201438 109 340 521 20,02
201541 891 252 032 9,92
201655 348 731 474 32,12
2017*56 578 029 705 2,22
2018*62 270 225 925 10,06
2019*67 962 422 145 9,14
2020*73 654 618 366 8,38
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.142458174672701E13, coefficient de régression = 5.692196220343E9. 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


Très forte augmentation en 56 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 8 135 657 872,7. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 16973 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (55 348 731 474) et c'est en 1976 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-301 363 447,8). Nous disposons des résultats pour 57 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 73 654 618 366. 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 = 0.8).

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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