Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

19 janvier 2019

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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 %)
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)
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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 (%) **
1990969 455 000 000
1991990 840 000 000 2,21
19921 017 220 000 000 2,66
19931 067 730 000 000 4,97
19941 132 770 000 000 6,09
19951 184 950 000 000 4,61
19961 264 880 000 000 6,75
19971 337 320 000 000 5,73
19981 371 570 000 000 2,56
19991 418 430 000 000 3,42
20001 545 680 000 000 8,97
20011 623 580 000 000 5,04
20021 710 280 000 000 5,34
20031 792 050 000 000 4,78
20041 903 590 000 000 6,22
20051 959 230 000 000 2,92
20062 099 260 000 000 7,15
20072 164 030 000 000 3,09
20082 240 970 000 000 3,56
20092 154 110 000 000 -3,88
20102 251 770 000 000 4,53
20112 315 780 000 000 2,84
20122 401 860 000 000 3,72
20132 520 760 000 000 4,95
20142 630 220 000 000 4,34
20152 708 050 000 000 2,96
20162 798 060 000 000 3,32
20172 896 830 000 000 3,53
2018*2 997 754 597 649 3,48
2019*3 094 456 867 850 3,23
2020*3 191 159 138 050 3,13
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.9214742666733472E14, coefficient de régression = 9.6702270200686E10. 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 199% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 838 259 826 102,86. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 199 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 896 830 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (969 455 000 000). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 3 191 159 138 050. 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: Irlande, Finlande, Islande, Norvège, Suède.

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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