Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

22 septembre 2018

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Précisions

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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19703 818 609 337
19714 416 551 169 15,66
19725 277 937 844 19,50
19736 227 026 240 17,98
19747 033 392 193 12,95
19758 167 040 418 16,12
19768 122 714 407 -0,54
19779 504 764 391 17,01
197812 328 431 139 29,71
197915 898 494 036 28,96
198019 392 214 922 21,98
198118 470 578 400 -4,75
198217 792 033 758 -3,67
198317 075 700 891 -4,03
198416 228 753 628 -4,96
198517 300 815 691 6,61
198623 518 186 838 35,94
198727 178 673 104 15,56
198829 611 069 106 8,95
198930 109 818 395 1,68
199036 900 528 331 22,55
199137 945 376 220 2,83
199242 729 505 159 12,61
199339 130 584 952 -8,42
199442 415 276 914 8,39
199548 410 656 566 14,13
199652 872 064 012 9,22
199755 087 631 328 4,19
199857 889 974 207 5,09
199961 774 877 477 6,71
200061 771 955 040 -0,00
200166 727 409 396 8,02
200277 494 664 032 16,14
200399 828 679 458 28,82
2004116 564 000 000 16,76
2005126 798 000 000 8,78
2006140 121 000 000 10,51
2007168 351 000 000 20,15
2008185 548 000 000 10,21
2009160 382 000 000 -13,56
2010147 412 000 000 -8,09
2011153 720 000 000 4,28
2012142 031 000 000 -7,60
2013147 717 000 000 4,00
2014152 282 000 000 3,09
2015132 726 000 000 -12,84
2016138 233 000 000 4,15
2017145 676 000 000 5,38
2018*140 132 532 224 -3,81
2019*139 281 589 394 -0,61
2020*138 430 646 565 -0,61
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 1.857335162587429E12, coefficient de régression = -8.50942829714E8. 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 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1970-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 65 333 603 301,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3715 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (185 548 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 818 609 337). Nous disposons des résultats pour 48 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 138 430 646 565. 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 = 0.93).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Finlande, Islande, Norvège, Suède, Royaume-Uni.

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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