Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

22 septembre 2018

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Précisions

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 (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)
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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
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 (%) **
19602 253 400 830
19611 754 613 267 -22,13
19621 344 162 427 -23,39
19632 231 724 428 66,03
19642 383 691 392 6,81
19652 528 614 835 6,08
19662 472 700 006 -2,21
19672 520 141 135 1,92
19682 819 120 678 11,86
19693 062 185 190 8,62
19703 425 396 245 11,86
19713 754 093 718 9,60
19724 799 165 395 27,84
19735 734 705 193 19,49
19747 493 104 334 30,66
19759 936 827 138 32,61
197610 763 554 734 8,32
197713 472 143 846 25,16
197816 455 012 557 22,14
197919 670 638 985 19,54
198024 104 234 736 22,54
198126 298 715 464 9,10
198227 481 380 689 4,50
198329 422 821 563 7,06
198435 758 719 469 21,53
198539 739 050 161 11,13
198648 894 086 155 23,04
198751 113 401 278 4,54
198846 950 021 201 -8,15
198944 394 796 110 -5,44
199045 233 312 268 1,89
199128 636 388 545 -36,69
199232 542 591 697 13,64
199336 093 382 823 10,91
199431 244 474 463 -13,43
199530 025 387 905 -3,90
199632 157 664 953 7,10
199732 753 393 037 1,85
199835 075 504 496 7,09
199933 261 013 308 -5,17
200030 219 558 112 -9,14
200132 018 264 845 5,95
200233 756 325 570 5,43
200337 519 503 266 11,15
200444 651 792 850 19,01
200546 657 776 443 4,49
200650 249 391 615 7,70
200758 488 701 954 16,40
200874 196 165 730 26,86
200973 688 594 253 -0,68
201083 097 951 340 12,77
2011103 696 000 000 24,79
2012109 684 000 000 5,77
2013112 849 000 000 2,89
2014120 061 000 000 6,39
2015103 955 000 000 -13,41
2016101 091 000 000 -2,76
2017114 537 000 000 13,30
2018*107 651 330 867 -6,01
2019*106 876 616 002 -0,72
2020*106 101 901 136 -0,72
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 1.671025929186743E12, coefficient de régression = -7.74714865371E8. 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 37 249 523 617,1. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4983 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (120 061 000 000) et c'est en 1962 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 344 162 427). 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 106 101 901 136. 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 = 0.88).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Maroc, Mauritanie, Tunisie.

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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