Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

19 février 2019

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PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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 courants il s'agit de la valeur telle qu'elle est donnée sur le marché en fonction de celle de la monnaie à ce moment-là. Pour des comparaisons dans le temps, il vaut mieux considérer le même indicateur en dollars constants. Quand on veut procéder à des comparaisons internationales, le PIB (parité pouvoir d'achat) est très adéquat puisque la valeur tient compte des pouvoirs d'achats 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 parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population.

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 (%) **
19901 429 993 701
19911 580 529 203 10,53
19921 729 011 855 9,39
19931 832 277 681 5,97
19941 983 170 624 8,24
19952 091 159 293 5,45
19962 248 514 127 7,52
19972 371 698 853 5,48
19982 434 302 206 2,64
19992 483 320 081 2,01
20002 638 260 759 6,24
20012 794 489 282 5,92
20022 857 926 208 2,27
20033 047 828 478 6,64
20043 184 634 240 4,49
20053 401 039 324 6,80
20063 653 815 495 7,43
20073 932 342 969 7,62
20084 279 700 570 8,83
20094 405 100 228 2,93
20104 729 648 138 7,37
20115 160 445 697 9,11
20125 570 732 655 7,95
20135 765 029 641 3,49
20146 051 691 184 4,97
20156 271 265 362 3,63
20166 503 524 021 3,70
20176 990 689 440 7,49
2018*7 145 639 287 2,22
2019*7 418 063 282 3,81
2020*7 690 487 276 3,67
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -5.42605981642362E11, coefficient de régression = 2.72423994514E8. 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 389% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 3 622 219 318,86. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 389 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (6 990 689 440) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 429 993 701). 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 7 690 487 276. 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 = 0.98).

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: Botswana, Afrique du Sud, Namibie, Eswatini.

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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