Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

19 avril 2018

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Précisions

PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international 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 ou la grandeur de sa richesse générée. Quand la valeur est établie en dollars courants il s'agit de la valeur telle qu'elle est donnée sur le marché en fonction de celle de la monnaie à ce moment-là. Pour des comparaisons dans le temps, il vaut mieux considérer le même indicateur en dollars constants. Quand on veut procéder à des comparaisons internationales, le PIB (parité pouvoir d'achat) est très adéquat puisque la valeur tient compte des pouvoirs d'achats réels, très variables d'un pays à l'autre. Pour estimer la PPA, on compare le prix d'articles analogues, mais comme les articles disponibles dans les différents pays et à différentes périodes ne sont pas strictement identiques, ces estimations ne sont pas parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population.

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 %)
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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)
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Prix de l'or
Taux d'intérêt réel (%)
Taux de change de la monnaie locale en dollars américains (USD)
Variations des inventaires

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19901 032 200 000 000
19911 077 640 000 000 4,40
19921 119 840 000 000 3,92
19931 139 460 000 000 1,75
19941 191 000 000 000 4,52
19951 241 200 000 000 4,21
19961 281 490 000 000 3,25
19971 339 950 000 000 4,56
19981 411 610 000 000 5,35
19991 478 040 000 000 4,71
20001 595 460 000 000 7,94
20011 698 360 000 000 6,45
20021 770 070 000 000 4,22
20031 758 830 000 000 -0,64
20041 829 070 000 000 3,99
20051 933 510 000 000 5,71
20062 070 450 000 000 7,08
20072 186 190 000 000 5,59
20082 263 190 000 000 3,52
20092 249 680 000 000 -0,60
20102 342 750 000 000 4,14
20112 447 560 000 000 4,47
20122 471 780 000 000 0,99
20132 606 140 000 000 5,44
20142 667 960 000 000 2,37
20152 743 460 000 000 2,83
20162 773 930 000 000 1,11
2017*2 869 342 660 198 3,44
2018*2 941 020 102 422 2,50
2019*3 012 697 544 645 2,44
2020*3 084 374 986 869 2,38
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.4170405830468756E14, coefficient de régression = 7.1677442223543E10. 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


Augmentation de 169% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 1 841 511 838 757,93. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 169 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 773 930 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 032 200 000 000). Nous disposons des résultats pour 27 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 3 084 374 986 869. 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 = 1).

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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