Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

19 février 2019

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Dépenses de consommation finale (US$ courant)
Elle regroupe les dépenses de consommation finale des ménages et des administrations publiques. Cette donnée est utile pour mesurer la production nationale, et donc le PIB. Elle fait partie de la «Comptabilité nationale» d'un pays.
Source: Banque mondiale

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Indice des prix à la consommation (2010 = 100)
Indice des prix à la consommation (croissance annuelle en %)
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
Inégalités - Part des revenus détenus par le 5e quintile (les plus fortunés)
Inégalités des revenus (GINI)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
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)
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 (%) **
1960350 590 160
1961392 327 084 11,90
1962425 716 623 8,51
1963450 758 777 5,88
1964475 800 932 5,56
1965538 720 539 13,22
1966606 060 606 12,50
1967681 818 182 12,50
1968749 158 249 9,88
1969808 080 808 7,87
1970848 063 973 4,95
1971944 023 569 11,32
19721 040 917 638 10,26
19731 012 793 603 -2,70
19741 615 592 204 59,52
19752 002 048 976 23,92
19762 268 315 842 13,30
19772 701 849 075 19,11
19783 112 493 753 15,20
19793 642 744 066 17,04
19803 680 826 493 1,05
19814 927 543 976 33,87
19824 739 088 660 -3,82
19834 472 825 566 -5,62
19845 089 415 129 13,79
19854 534 582 948 -10,90
19863 596 083 165 -20,70
19873 950 277 636 9,85
19884 155 811 321 5,20
19894 200 555 044 1,08
19904 313 523 710 2,69
19914 804 058 258 11,37
19925 210 159 979 8,45
19935 318 443 413 2,08
19945 452 684 125 2,52
19956 002 812 116 10,09
19966 543 011 075 9,00
19977 023 453 552 7,34
19987 586 377 561 8,01
19997 591 996 593 0,07
20007 634 106 089 0,55
20017 410 028 001 -2,94
20027 098 072 385 -4,21
20037 074 841 106 -0,33
20047 384 244 330 4,37
20057 858 130 447 6,42
20068 832 722 427 12,40
200710 139 794 936 14,80
200812 589 309 921 24,16
200913 908 505 413 10,48
201014 959 204 469 7,55
201117 848 012 109 19,31
201219 756 346 744 10,69
201322 696 563 386 14,88
201425 619 724 023 12,88
201528 352 112 446 10,67
201629 314 157 019 3,39
201731 760 847 033 8,35
2018*34 510 725 120 8,66
2019*36 870 944 183 6,84
2020*39 231 163 246 6,40
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -4.728411343725715E12, coefficient de régression = 2.360219062857E9. 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 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 7 036 174 601,38. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 8959 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (31 760 847 033) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (350 590 160,1). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 39 231 163 246. 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 = 0.84).

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: Équateur, Pérou.

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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