Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

22 janvier 2019

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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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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
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Valeur ajoutée - agriculture (% du PIB)
Valeur ajoutée - fabrication (% du PIB)
Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19945 810 308 845
19957 018 853 117 20,80
199613 262 660 946 88,96
199717 823 633 625 34,39
199820 604 119 822 15,60
199922 582 115 283 9,60
200023 824 131 722 5,50
200124 872 393 400 4,40
200226 190 630 317 5,30
200327 238 255 546 4,00
200428 899 789 072 6,10
200531 430 899 166 8,76
200633 121 402 792 5,38
200735 018 847 444 5,73
200836 973 994 377 5,58
200935 868 596 688 -2,99
201036 179 930 092 0,87
201136 525 703 316 0,96
201236 225 558 111 -0,82
201337 076 638 020 2,35
201437 502 881 463 1,15
201538 656 750 363 3,08
201639 872 148 509 3,14
201741 080 828 143 3,03
2018*41 784 141 961 1,71
2019*42 750 334 761 2,31
2020*43 716 527 562 2,26
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.907992930284495E12, coefficient de régression = 9.66192800914E8. 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 607% en 23 ans


Pour l'ensemble de la période 1994-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 28 902 544 426,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 607 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (41 080 828 143) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 810 308 845). Nous disposons des résultats pour 24 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 43 716 527 562. 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: Bulgarie, Croatie, Macédoine, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Serbie, Kosovo.

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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