Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

20 janvier 2019

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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 (2010 = 100)
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 ($US constant 2005)
PIB ($US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($US constant 2005)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Prix de l'or
Taux d'intérêt réel (%)
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 (%) **
196036 535 925 031
196138 709 096 076 5,95
196241 599 070 242 7,47
196347 776 000 900 14,85
196455 726 873 084 16,64
196558 760 424 670 5,44
196645 253 641 303 -22,99
196749 466 168 891 9,31
196852 377 324 284 5,89
196957 668 330 026 10,10
197061 589 800 520 6,80
197166 452 561 866 7,90
197270 509 913 049 6,11
197384 374 541 630 19,66
197498 198 276 857 16,38
197597 159 222 024 -1,06
1976101 347 000 000 4,31
1977119 867 000 000 18,27
1978135 469 000 000 13,02
1979150 951 000 000 11,43
1980183 840 000 000 21,79
1981190 910 000 000 3,85
1982198 038 000 000 3,73
1983215 351 000 000 8,74
1984209 328 000 000 -2,80
1985229 410 000 000 9,59
1986245 665 000 000 7,09
1987275 311 000 000 12,07
1988292 633 000 000 6,29
1989292 093 000 000 -0,18
1990316 697 000 000 8,42
1991266 502 000 000 -15,85
1992284 364 000 000 6,70
1993275 570 000 000 -3,09
1994322 910 000 000 17,18
1995355 476 000 000 10,09
1996387 656 000 000 9,05
1997410 320 000 000 5,85
1998415 731 000 000 1,32
1999452 700 000 000 8,89
2000462 147 000 000 2,09
2001478 965 000 000 3,64
2002508 069 000 000 6,08
2003599 593 000 000 18,01
2004699 689 000 000 16,69
2005808 901 000 000 15,61
2006920 317 000 000 13,77
20071 201 110 000 000 30,51
20081 186 950 000 000 -1,18
20091 323 940 000 000 11,54
20101 656 620 000 000 25,13
20111 823 050 000 000 10,05
20121 827 640 000 000 0,25
20131 856 720 000 000 1,59
20142 039 130 000 000 9,82
20152 102 390 000 000 3,10
20162 274 230 000 000 8,17
20172 597 490 000 000 14,21
2018*2 632 770 667 588 1,36
2019*2 780 343 239 280 5,61
2020*2 927 915 810 972 5,31
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -2.9516867900663706E14, coefficient de régression = 1.47572571691886E11. 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 545 814 609 355,03. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 7009 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 597 490 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (36 535 925 031). 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 2 927 915 810 972. 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 = 0.83).

En 1960, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 2,67 %. En 2017, cette même part est de 3,22 %.

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: Bhoutan, Sri Lanka, Népal.

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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