Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

16 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 (%) **
199062 600 790 245
199165 480 418 611 4,60
199268 361 551 302 4,40
199373 078 541 582 6,90
199477 170 880 517 5,60
199581 415 344 720 5,50
199684 509 101 120 3,80
199789 922 246 827 6,41
199894 147 174 396 4,70
199998 196 011 758 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
2015232 297 000 000 5,01
2016242 678 000 000 4,47
2017250 232 000 000 3,11
2018*260 715 669 094 4,19
2019*270 394 812 475 3,71
2020*280 073 955 855 3,58
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.927179567197623E13, coefficient de régression = 9.679143380114E9. 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 300% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 135 053 002 752. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 300 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (250 232 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (62 600 790 245). 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 280 073 955 855. 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).

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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