Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

19 octobre 2018

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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 (%) **
19901 526 960 000 000
19911 543 100 000 000 1,06
19921 627 700 000 000 5,48
19931 705 020 000 000 4,75
19941 818 560 000 000 6,66
19951 956 310 000 000 7,57
19962 104 000 000 000 7,55
19972 189 210 000 000 4,05
19982 324 600 000 000 6,18
19992 530 230 000 000 8,85
20002 627 410 000 000 3,84
20012 754 160 000 000 4,82
20022 858 920 000 000 3,80
20033 083 650 000 000 7,86
20043 327 960 000 000 7,92
20053 636 960 000 000 9,28
20063 973 880 000 000 9,26
20074 363 380 000 000 9,80
20084 533 160 000 000 3,89
20094 917 560 000 000 8,48
20105 422 100 000 000 10,26
20115 782 040 000 000 6,64
20126 097 530 000 000 5,46
20136 486 920 000 000 6,39
20146 967 620 000 000 7,41
20157 535 780 000 000 8,15
20168 071 780 000 000 7,11
20178 606 470 000 000 6,62
2018*9 081 094 126 524 5,51
2019*9 591 592 423 385 5,62
2020*10 102 090 720 246 5,32
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.0211044689394931E15, coefficient de régression = 5.10498296861257E11. 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 464% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 3 941 891 796 406,86. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 464 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (8 606 470 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 526 960 000 000). 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 10 102 090 720 246. 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: 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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