Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

21 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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Prix de l'or
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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 (%) **
197083 780 468 092
197194 125 090 200 12,35
1972110 911 000 000 17,83
1973132 852 000 000 19,78
1974148 210 000 000 11,56
1975173 689 000 000 17,19
1976167 806 000 000 -3,39
1977192 401 000 000 14,66
1978233 318 000 000 21,27
1979293 663 000 000 25,86
1980363 035 000 000 23,62
1981333 635 000 000 -8,10
1982332 037 000 000 -0,48
1983342 823 000 000 3,25
1984338 294 000 000 -1,32
1985349 933 000 000 3,44
1986493 611 000 000 41,06
1987625 036 000 000 26,63
1988691 008 000 000 10,55
1989722 663 000 000 4,58
1990913 821 000 000 26,45
1991968 651 000 000 6,00
19921 036 500 000 000 7,00
1993829 427 000 000 -19,98
1994853 958 000 000 2,96
1995895 802 000 000 4,90
1996998 973 000 000 11,52
1997954 218 000 000 -4,48
1998981 080 000 000 2,82
1999976 620 000 000 -0,45
2000895 614 000 000 -8,29
2001907 480 000 000 1,32
2002985 819 000 000 8,63
20031 231 890 000 000 24,96
20041 407 130 000 000 14,23
20051 463 730 000 000 4,02
20061 533 560 000 000 4,77
20071 722 210 000 000 12,30
20081 888 860 000 000 9,68
20091 775 730 000 000 -5,99
20101 730 470 000 000 -2,55
20111 846 260 000 000 6,69
20121 682 110 000 000 -8,89
20131 721 140 000 000 2,32
20141 723 830 000 000 0,16
20151 461 960 000 000 -15,19
20161 481 050 000 000 1,31
20171 541 490 000 000 4,08
2018*1 433 405 987 226 -7,01
2019*1 385 256 268 595 -3,36
2020*1 337 106 549 965 -3,48
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 9.85995381833728E13, coefficient de régression = -4.81497186304E10. 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 888 171 117 568. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1740 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 888 860 000 000) et c'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus basse (83 780 468 092). 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 1 337 106 549 965. 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: Portugal, Espagne.

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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