Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

20 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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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 (%) **
19903 241 159 313
19913 513 144 741 8,39
19923 405 254 983 -3,07
19933 791 921 568 11,35
19944 111 127 957 8,42
19954 290 769 849 4,37
19965 541 999 144 29,16
19976 247 999 794 12,74
19987 064 822 987 13,07
19997 734 074 558 9,47
20008 042 835 633 3,99
20019 272 566 293 15,29
200210 242 864 498 10,46
200311 126 238 702 8,62
200412 325 168 039 10,78
200513 831 168 695 12,22
200615 660 475 302 13,23
200717 271 159 861 10,29
200818 820 849 624 8,97
200920 168 355 479 7,16
201021 779 856 569 7,99
201123 811 739 934 9,33
201225 995 950 739 9,17
201328 302 319 048 8,87
201430 954 908 810 9,37
201533 353 891 279 7,75
201635 050 520 580 5,09
201737 005 211 621 5,58
2018*39 546 121 830 6,87
2019*41 765 832 763 5,61
2020*43 985 543 695 5,31
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -4.439830539176229E12, coefficient de régression = 2.219710932114E9. 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 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 15 069 941 321,14. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1042 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (37 005 211 621) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 241 159 313). 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 43 985 543 695. 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: 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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