Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

23 janvier 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 %)
Inégalités des revenus (GINI)
PIB ($US constant 2005)
PIB ($US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($US constant 2005)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ 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)
Variations des inventaires

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1970106 405 000 000
1971119 611 000 000 12,41
1972146 481 000 000 22,46
1973189 082 000 000 29,08
1974206 553 000 000 9,24
1975268 710 000 000 30,09
1976278 417 000 000 3,61
1977307 256 000 000 10,36
1978379 794 000 000 23,61
1979460 894 000 000 21,35
1980533 850 000 000 15,83
1981482 011 000 000 -9,71
1982462 094 000 000 -4,13
1983441 680 000 000 -4,42
1984419 402 000 000 -5,04
1985440 291 000 000 4,98
1986607 802 000 000 38,05
1987740 811 000 000 21,88
1988792 673 000 000 7,00
1989788 626 000 000 -0,51
1990975 717 000 000 23,72
1991980 196 000 000 0,46
19921 091 930 000 000 11,40
19931 049 640 000 000 -3,87
19941 098 110 000 000 4,62
19951 256 670 000 000 14,44
19961 271 600 000 000 1,19
19971 135 670 000 000 -10,69
19981 160 840 000 000 2,22
19991 148 280 000 000 -1,08
20001 047 210 000 000 -8,80
20011 059 550 000 000 1,18
20021 156 850 000 000 9,18
20031 438 060 000 000 24,31
20041 647 790 000 000 14,58
20051 719 720 000 000 4,37
20061 805 650 000 000 5,00
20072 055 380 000 000 13,83
20082 270 460 000 000 10,46
20092 158 290 000 000 -4,94
20102 116 700 000 000 -1,93
20112 271 580 000 000 7,32
20122 131 990 000 000 -6,15
20132 234 880 000 000 4,83
20142 256 460 000 000 0,97
20151 911 320 000 000 -15,30
20161 942 330 000 000 1,62
2017*1 896 092 008 448 -2,38
2018*1 830 758 289 993 -3,45
2019*1 765 424 571 538 -3,57
2020*1 700 090 853 083 -3,70
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 1.3367420213189484E14, coefficient de régression = -6.5333718454857E10. 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 46 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 1 075 857 787 620,77. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1725 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 271 580 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (106 405 000 000). Nous disposons des résultats pour 47 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 1 700 090 853 083. 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: Portugal, Espagne.

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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