Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

19 octobre 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)
PIB ($US constant 2005)
PIB ($US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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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 (%) **
19601 277 506 029
19611 238 592 655 -3,05
19621 249 265 553 0,86
19631 080 815 378 -13,48
19641 167 357 034 8,01
19651 519 604 622 30,17
19661 557 922 689 2,52
19671 648 893 004 5,84
19681 584 950 398 -3,88
19691 716 351 765 8,29
19701 986 826 891 15,76
19712 063 396 290 3,85
19722 218 603 015 7,52
19732 452 250 000 10,53
19743 065 458 647 25,01
19753 163 606 277 3,20
19763 017 053 508 -4,63
19773 384 838 782 12,19
19782 276 003 844 -32,76
19792 787 592 807 22,48
19803 305 493 648 18,58
19813 572 605 195 8,08
19823 895 185 007 9,03
19834 206 838 504 8,00
19844 890 880 503 16,26
19854 979 035 346 1,80
19865 332 451 820 7,10
19875 531 599 864 3,73
19885 763 247 406 4,19
19895 808 099 861 0,78
19906 610 289 566 13,81
19917 404 360 648 12,01
19927 952 368 241 7,40
19938 414 095 613 5,81
19949 583 128 288 13,89
199510 877 137 561 13,50
199611 458 773 295 5,35
199712 398 533 285 8,20
199812 871 418 154 3,81
199912 621 429 697 -1,94
200013 390 088 300 6,09
200112 858 034 915 -3,97
200213 889 082 014 8,02
200315 862 339 412 14,21
200417 267 131 139 8,86
200520 037 830 846 16,05
200623 468 795 691 17,12
200726 665 268 487 13,62
200835 069 546 755 31,52
200934 520 358 448 -1,57
201043 627 675 956 26,38
201152 118 998 046 19,46
201249 824 022 071 -4,40
201355 993 745 275 12,38
201460 125 660 487 7,38
201561 504 563 394 2,29
201659 184 985 387 -3,77
201761 618 319 480 4,11
2018*65 034 293 248 5,54
2019*67 032 124 855 3,07
2020*69 029 956 462 2,98
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -3.966589889389714E12, coefficient de régression = 1.997831606857E9. 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 14 568 281 176,28. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4723 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (61 618 319 480) et c'est en 1963 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 080 815 378). 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 69 029 956 462. 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).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bhoutan, Inde, 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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