Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

15 décembre 2018

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Précisions

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)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($US constant 2005)
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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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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 (%) **
196062 651 474 947
196168 346 741 504 9,09
196276 313 782 252 11,66
196385 551 113 767 12,10
196494 906 593 388 10,94
1965102 161 000 000 7,64
1966110 597 000 000 8,26
1967119 466 000 000 8,02
1968129 847 000 000 8,69
1969140 725 000 000 8,38
1970148 456 000 000 5,49
1971165 967 000 000 11,80
1972203 494 000 000 22,61
1973264 430 000 000 29,94
1974285 552 000 000 7,99
1975360 832 000 000 26,36
1976372 319 000 000 3,18
1977410 279 000 000 10,20
1978506 708 000 000 23,50
1979613 953 000 000 21,17
1980701 288 000 000 14,23
1981615 552 000 000 -12,23
1982584 878 000 000 -4,98
1983559 869 000 000 -4,28
1984530 684 000 000 -5,21
1985553 138 000 000 4,23
1986771 471 000 000 39,47
1987934 173 000 000 21,09
19881 018 850 000 000 9,06
19891 025 210 000 000 0,62
19901 269 180 000 000 23,80
19911 269 280 000 000 0,01
19921 401 470 000 000 10,41
19931 322 820 000 000 -5,61
19941 393 980 000 000 5,38
19951 601 090 000 000 14,86
19961 605 680 000 000 0,29
19971 452 880 000 000 -9,52
19981 503 110 000 000 3,46
19991 492 650 000 000 -0,70
20001 362 250 000 000 -8,74
20011 376 470 000 000 1,04
20021 494 290 000 000 8,56
20031 840 480 000 000 23,17
20042 115 740 000 000 14,96
20052 196 130 000 000 3,80
20062 318 590 000 000 5,58
20072 657 210 000 000 14,60
20082 918 380 000 000 9,83
20092 690 220 000 000 -7,82
20102 642 610 000 000 -1,77
20112 861 410 000 000 8,28
20122 683 830 000 000 -6,21
20132 811 080 000 000 4,74
20142 852 170 000 000 1,46
20152 438 210 000 000 -14,51
20162 465 130 000 000 1,10
20172 582 500 000 000 4,76
2018*2 442 974 094 950 -5,40
2019*2 387 018 117 471 -2,29
2020*2 331 062 139 992 -2,34
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 1.1536213664820662E14, coefficient de régression = -5.5955977479314E10. 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 1 176 491 531 723,03. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4022 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 918 380 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (62 651 474 947). 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 2 331 062 139 992. 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 = 0.96).

En 1960, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 4,59 %. En 2017, cette même part est de 3,20 %.

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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