Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

19 février 2019

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PIB ($US 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. Cependant, la valeur du PIB en dollars courants peut être trompeuse de plusieurs manières, en particulier lors de comparaisons entre deux ou plusieurs années. D'abord, parce qu'elle peut être gonflée à cause de l'inflation (ou l'inverse à cause de la déflation). C'est pour cette raison que l'on a souvent recours au PIB en dollars constants. On doit aussi tenir compte de la population; il est alors utile d'examiner le même indicateur par habitant. Enfin, pour des comparaisons internationales plus adéquates on doit examiner la donnée formulée en PPA (parité pouvoir d'achat). 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)
Inégalités des revenus (GINI)
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PIB ($US constant 2005)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Prix de l'or
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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 (%) **
1975489 914 761
1976576 090 074 17,59
1977734 887 974 27,56
1978964 026 512 31,18
19791 288 715 210 33,68
19802 154 311 277 67,17
19812 087 496 374 -3,10
19822 159 242 417 3,44
19832 160 364 071 0,05
19842 278 248 953 5,46
19852 430 411 900 6,68
19863 090 734 463 27,17
19873 704 813 886 19,87
19884 278 792 597 15,49
19894 563 482 604 6,65
19905 591 130 218 22,52
19915 770 197 348 3,20
19926 912 150 456 19,79
19936 590 291 048 -4,66
19947 425 703 929 12,68
19959 826 778 784 32,33
19969 899 623 588 0,74
19979 594 298 746 -3,08
199810 353 506 787 7,91
199910 614 455 232 2,52
200010 183 317 625 -4,06
200110 567 304 189 3,77
200211 618 269 231 9,95
200314 576 896 942 25,47
200417 422 375 000 19,52
200518 703 146 375 7,35
200620 403 713 461 9,09
200724 077 470 572 18,01
200827 839 460 964 15,62
200925 942 622 951 -6,81
201025 562 251 656 -1,47
201127 427 161 523 7,30
201225 041 372 222 -8,70
201324 084 572 491 -3,82
201423 359 294 149 -3,01
201519 676 167 240 -15,77
201620 153 871 681 2,43
201721 651 791 751 7,43
2018*19 085 532 092 -11,85
2019*18 159 156 916 -4,85
2020*17 232 781 741 -5,10
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 1.888510635875962E12, coefficient de régression = -9.26375175314E8. 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 42 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 11 251 877 444,47. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4320 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (27 839 460 964) et c'est en 1975 qu'on enregistre la valeur la plus basse (489 914 760,7). Nous disposons des résultats pour 43 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 17 232 781 741. 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).

En 1975, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. En 2017, cette même part est de 0,03 %.

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: Turquie.

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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