Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

14 août 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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Taux d'intérêt réel (%)
Taux de change de la monnaie locale en dollars américains (USD)
Variations des inventaires

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199062 600 781 575
199165 480 409 541 4,60
199268 361 541 832 4,40
199373 078 531 459 6,90
199477 170 869 828 5,60
199581 415 333 442 5,50
199684 509 089 413 3,80
199789 922 234 371 6,41
199894 147 161 355 4,70
199998 195 998 156 4,30
2000104 088 000 000 6,00
2001102 479 000 000 -1,55
2002106 542 000 000 3,96
2003112 871 000 000 5,94
2004119 017 000 000 5,45
2005126 446 000 000 6,24
2006136 142 000 000 7,67
2007145 395 000 000 6,80
2008154 046 000 000 5,95
2009159 498 000 000 3,54
2010172 283 000 000 8,02
2011186 763 000 000 8,40
2012203 842 000 000 9,14
2013210 764 000 000 3,40
2014221 219 000 000 4,96
2015231 923 000 000 4,84
2016242 080 000 000 4,38
2017*253 226 807 023 4,60
2018*263 834 894 180 4,19
2019*274 442 981 337 4,02
2020*285 051 068 494 3,87
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -2.11432849887037E13, coefficient de régression = 1.0608087157029E10. 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 287% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 130 751 109 650,96. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 287 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (242 080 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (62 600 781 575). Nous disposons des résultats pour 27 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 285 051 068 494. 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 = 0.97).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,13 %. En 2016, cette même part est de 0,22 %.

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, 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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