Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

10 décembre 2017

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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1990181 661 000 000
1991187 264 000 000 3,08
1992193 958 000 000 3,57
1993199 477 000 000 2,85
1994209 561 000 000 5,06
1995218 266 000 000 4,15
1996229 241 000 000 5,03
1997241 355 000 000 5,28
1998247 689 000 000 2,62
1999252 676 000 000 2,01
2000260 775 000 000 3,21
2001266 213 000 000 2,09
2002270 041 000 000 1,44
2003272 524 000 000 0,92
2004283 314 000 000 3,96
2005290 750 000 000 2,62
2006297 714 000 000 2,40
2007306 436 000 000 2,93
2008307 614 000 000 0,38
2009302 623 000 000 -1,62
2010304 444 000 000 0,60
2011307 393 000 000 0,97
2012315 843 000 000 2,75
2013318 997 000 000 1,00
2014325 118 000 000 1,92
2015330 356 000 000 1,61
2016333 917 000 000 1,08
2017*340 165 331 081 1,87
2018*345 373 330 949 1,53
2019*350 581 330 817 1,51
2020*355 789 330 686 1,49
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.016437040336701E13, coefficient de régression = 5.207999868343E9. 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 84% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 268 711 852 259,56. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 84 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (333 917 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (181 661 000 000). 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 355 789 330 686. 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).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,39 %. En 2016, cette même part est de 0,30 %.

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: Irlande, Finlande, Islande, Suède, Royaume-Uni.

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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