Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

21 février 2019

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Précisions


PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
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 constants (sur la base d'une année de référence) on peut retrancher les effets trompeurs de l'inflation ou de la déflation. L'indicateur en question est d'autant plus adéquat pour des données internationales puisqu'on lui a apporté la correction dite de la PPA (parité pouvoir d'achat). On tient alors compte des pouvoirs d'achat 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 toujours parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population; pour la considérer il faudra envisager le PIB PPA par habitant.

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 (%) **
1990839 214 000 000
1991897 220 000 000 6,91
1992955 517 000 000 6,50
19931 017 590 000 000 6,50
19941 094 320 000 000 7,54
19951 184 270 000 000 8,22
19961 276 860 000 000 7,82
19971 336 870 000 000 4,70
19981 161 380 000 000 -13,13
19991 170 570 000 000 0,79
20001 228 160 000 000 4,92
20011 272 910 000 000 3,64
20021 330 190 000 000 4,50
20031 393 770 000 000 4,78
20041 463 890 000 000 5,03
20051 547 230 000 000 5,69
20061 632 340 000 000 5,50
20071 735 910 000 000 6,34
20081 840 300 000 000 6,01
20091 925 490 000 000 4,63
20102 045 330 000 000 6,22
20112 171 520 000 000 6,17
20122 302 460 000 000 6,03
20132 430 420 000 000 5,56
20142 552 100 000 000 5,01
20152 676 550 000 000 4,88
20162 811 270 000 000 5,03
20172 953 730 000 000 5,07
2018*3 073 423 354 539 4,05
2019*3 202 661 919 403 4,21
2020*3 331 900 484 267 4,04
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -2.5773000054101334E14, coefficient de régression = 1.29238564864E11. 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 252% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 1 651 692 187 062,86. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 252 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 953 730 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (839 214 000 000). 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 3 331 900 484 267. 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).

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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