Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

19 janvier 2019

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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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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)
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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 (%) **
1990119 071 000 000
1991128 364 000 000 7,80
1992142 698 000 000 11,17
1993152 100 000 000 6,59
1994159 751 000 000 5,03
1995174 022 000 000 8,93
1996185 861 000 000 6,80
1997199 666 000 000 7,43
1998208 301 000 000 4,32
1999207 442 000 000 -0,41
2000218 493 000 000 5,33
2001225 710 000 000 3,30
2002232 722 000 000 3,11
2003242 243 000 000 4,09
2004259 708 000 000 7,21
2005274 622 000 000 5,74
2006291 971 000 000 6,32
2007306 293 000 000 4,91
2008317 104 000 000 3,53
2009312 143 000 000 -1,56
2010330 386 000 000 5,84
2011350 575 000 000 6,11
2012369 221 000 000 5,32
2013384 156 000 000 4,05
2014390 943 000 000 1,77
2015399 955 000 000 2,31
2016405 018 000 000 1,27
2017411 053 000 000 1,49
2018*421 466 789 205 2,53
2019*429 488 442 417 1,90
2020*437 510 095 628 1,87
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.5766229391457523E13, coefficient de régression = 8.021653211429E9. 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 245% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 264 271 144 082,29. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 245 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (411 053 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (119 071 000 000). 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 437 510 095 628. 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 = 1).

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: Brésil, Paraguay, Uruguay.

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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