Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

19 février 2019

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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19675 672 436 321
19686 786 548 584 19,64
19697 849 693 252 15,67
19708 178 082 192 4,18
19718 066 696 893 -1,36
19729 194 216 867 13,98
197313 269 156 627 44,32
197419 517 108 434 47,09
197524 092 048 193 23,44
197629 046 506 024 20,56
197735 025 783 133 20,59
197840 365 118 183 15,24
197937 311 174 030 -7,57
198051 342 286 961 37,61
198165 448 745 348 27,48
198273 330 109 844 12,04
198358 087 455 109 -20,79
198461 393 944 672 5,69
198561 770 878 923 0,61
198660 132 466 689 -2,65
198754 222 527 192 -9,83
198860 792 610 173 12,12
198965 495 856 729 7,74
199077 508 422 170 18,34
199185 553 554 573 10,38
199292 635 473 319 8,28
1993106 710 000 000 15,19
1994119 927 000 000 12,39
1995140 292 000 000 16,98
1996158 986 000 000 13,33
1997147 840 000 000 -7,01
199870 128 577 939 -52,56
1999112 769 000 000 60,80
2000112 515 000 000 -0,23
2001112 376 000 000 -0,12
2002146 510 000 000 30,37
2003179 055 000 000 22,21
2004192 860 000 000 7,71
2005207 175 000 000 7,42
2006259 925 000 000 25,46
2007310 717 000 000 19,54
2008352 288 000 000 13,38
2009368 490 000 000 4,60
2010492 496 000 000 33,65
2011575 805 000 000 16,92
2012602 472 000 000 4,63
2013605 434 000 000 0,49
2014592 963 000 000 -2,06
2015578 489 000 000 -2,44
2016627 662 000 000 8,50
2017674 427 000 000 7,45
2018*654 772 989 679 -2,91
2019*666 543 987 410 1,80
2020*678 314 985 140 1,77
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -2.3099100430960152E13, coefficient de régression = 1.1770997730743E10. 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 50 ans


Pour l'ensemble de la période 1967-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 175 694 125 929,41. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 11790 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (674 427 000 000) et c'est en 1967 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 672 436 321). Nous disposons des résultats pour 51 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 678 314 985 140. 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 = 0.85).

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: Philippines, Singapour.

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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