Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

23 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 (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)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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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 (%) **
1990258 185 000 000
1991264 065 000 000 2,28
1992277 354 000 000 5,03
1993283 916 000 000 2,37
1994300 485 000 000 5,84
1995316 117 000 000 5,20
1996322 616 000 000 2,06
1997333 683 000 000 3,43
1998335 584 000 000 0,57
1999321 476 000 000 -4,20
2000335 685 000 000 4,42
2001341 318 000 000 1,68
2002349 864 000 000 2,50
2003363 573 000 000 3,92
2004382 962 000 000 5,33
2005400 986 000 000 4,71
2006427 843 000 000 6,70
2007457 366 000 000 6,90
2008473 588 000 000 3,55
2009481 410 000 000 1,65
2010500 530 000 000 3,97
2011533 513 000 000 6,59
2012555 088 000 000 4,04
2013582 143 000 000 4,87
2014607 720 000 000 4,39
2015626 268 000 000 3,05
2016639 063 000 000 2,04
2017650 362 000 000 1,77
2018*676 675 155 831 4,05
2019*695 694 532 530 2,81
2020*714 713 909 228 2,73
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -3.770442702177037E13, coefficient de régression = 1.9019376698514E10. 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 152% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 418 670 108 086,86. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 152 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (650 362 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (258 185 000 000). 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 714 713 909 228. 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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