Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

21 février 2019

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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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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)
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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 (%) **
199016 428 348 333
199117 869 169 945 8,77
199218 577 428 835 3,96
199319 831 429 959 6,75
199421 198 753 317 6,89
199522 653 310 624 6,86
199624 072 883 763 6,27
199725 697 924 709 6,75
199827 283 278 483 6,17
199927 819 052 294 1,96
200029 165 603 759 4,84
200130 332 541 142 4,00
200231 563 692 262 4,06
200333 065 954 399 4,76
200435 393 060 031 7,04
200538 147 113 941 7,78
200641 205 235 584 8,02
200744 232 663 655 7,35
200847 873 330 022 8,23
200949 856 209 964 4,14
201052 547 684 328 5,40
201156 423 688 392 7,38
201260 406 456 610 7,06
201365 553 554 781 8,52
201470 373 867 341 7,35
201574 592 283 426 5,99
201678 765 064 175 5,59
201783 546 110 838 6,07
2018*88 161 344 444 5,52
2019*92 719 950 663 5,17
2020*97 278 556 882 4,92
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -9.11110600544061E12, coefficient de régression = 4.558606218971E9. 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 409% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 40 874 131 931,43. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 409 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (83 546 110 838) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (16 428 348 333). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 97 278 556 882. 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).

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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