Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

16 février 2019

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PIB ($US 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. Cependant, la valeur du PIB en dollars courants peut être trompeuse de plusieurs manières, en particulier lors de comparaisons entre deux ou plusieurs années. D'abord, parce qu'elle peut être gonflée à cause de l'inflation (ou l'inverse à cause de la déflation). C'est pour cette raison que l'on a souvent recours au PIB en dollars constants. On doit aussi tenir compte de la population; il est alors utile d'examiner le même indicateur par habitant. Enfin, pour des comparaisons internationales plus adéquates on doit examiner la donnée formulée en PPA (parité pouvoir d'achat). 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)
Inégalités des revenus (GINI)
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PIB ($US constant 2005)
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PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
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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 (%) **
19803 526 287 037
19813 537 099 150 0,31
19823 612 171 958 2,12
19833 236 430 348 -10,40
19843 376 172 170 4,32
19854 456 240 741 31,99
19865 247 193 069 17,75
19872 354 117 303 -55,14
19882 093 571 674 -11,07
19892 314 159 887 10,54
19902 512 079 324 8,55
19913 263 761 938 29,92
19922 291 175 765 -29,80
19932 394 823 062 4,52
19942 460 670 288 2,75
19952 521 738 760 2,48
19963 523 842 275 39,74
19974 227 273 069 19,96
19984 873 242 526 15,28
19995 302 532 113 8,81
20005 016 469 069 -5,39
20014 766 928 747 -4,97
20025 031 510 909 5,55
20035 597 367 853 11,25
20046 831 808 930 22,05
20057 723 846 195 13,06
20068 312 078 525 7,62
20079 366 742 309 12,69
200811 494 837 053 22,72
200910 911 698 208 -5,07
201010 154 238 250 -6,94
201113 131 168 012 29,32
201214 534 278 446 10,69
201316 018 848 991 10,21
201416 961 117 243 5,88
201514 798 399 862 -12,75
201611 014 862 242 -25,57
201712 333 859 926 11,97
2018*11 459 217 203 -7,09
2019*10 654 166 630 -7,03
2020*9 849 116 058 -7,56
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 1.6360512731136E12, coefficient de régression = -8.050505728E8. 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 250% en 37 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 6 608 543 188,21. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 250 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (16 961 117 243) et c'est en 1988 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 093 571 674). Nous disposons des résultats pour 38 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 9 849 116 058. 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 = 0.86).

En 1980, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. En 2017, cette même part est de 0,02 %.

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: Zambie, Zimbabwe.

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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