Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

20 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)
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Valeur ajoutée - fabrication (% du PIB)
Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1970105 797 000 000
1971118 924 000 000 12,41
1972145 645 000 000 22,47
1973188 092 000 000 29,14
1974205 536 000 000 9,27
1975267 490 000 000 30,14
1976277 267 000 000 3,66
1977306 004 000 000 10,36
1978378 205 000 000 23,59
1979458 895 000 000 21,33
1980531 504 000 000 15,82
1981479 838 000 000 -9,72
1982460 048 000 000 -4,12
1983439 592 000 000 -4,45
1984417 338 000 000 -5,06
1985438 082 000 000 4,97
1986604 556 000 000 38,00
1987736 456 000 000 21,82
1988787 733 000 000 6,96
1989783 436 000 000 -0,55
1990969 334 000 000 23,73
1991973 684 000 000 0,45
19921 084 320 000 000 11,36
19931 042 070 000 000 -3,90
19941 089 930 000 000 4,59
19951 247 050 000 000 14,42
19961 261 990 000 000 1,20
19971 126 500 000 000 -10,74
19981 150 980 000 000 2,17
19991 138 050 000 000 -1,12
20001 037 810 000 000 -8,81
20011 049 730 000 000 1,15
20021 146 030 000 000 9,17
20031 424 310 000 000 24,28
20041 631 190 000 000 14,52
20051 701 160 000 000 4,29
20061 785 210 000 000 4,94
20072 034 080 000 000 13,94
20082 247 990 000 000 10,52
20092 137 600 000 000 -4,91
20102 096 780 000 000 -1,91
20112 252 700 000 000 7,44
20122 111 350 000 000 -6,27
20132 213 650 000 000 4,85
20142 237 110 000 000 1,06
20151 898 250 000 000 -15,15
20161 926 060 000 000 1,47
20172 005 130 000 000 4,11
2018*1 891 985 347 925 -5,64
2019*1 842 478 779 441 -2,62
2020*1 792 972 210 956 -2,69
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 1.0179624054979047E14, coefficient de régression = -4.9506568484571E10. 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 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 086 468 462 421,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1795 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 252 700 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (105 797 000 000). Nous disposons des résultats pour 48 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 1 792 972 210 956. 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).

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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