Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

11 décembre 2018

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Précisions

PIB par habitant ($US constant 2005). 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. Quand il est formulé en dollars constants, comme c'est le cas ici, on peut procéder plus adéquatement à des comparaisons à travers les années puisque l'on tient alors compte de l'inflation ou de la déflation. Cette information tient aussi compte de l'importance de la population. 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 (2010 = 100)
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)
Pauvreté, pourcentage de la population vivant avec moins d'un dollar par jour (PPP)
PIB ($US constant 2005)
PIB ($US courant)
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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 (%) **
19604 506
19614 717 4,69
19624 993 5,85
19635 265 5,45
19645 594 6,25
19656 037 7,91
19666 330 4,87
19676 851 8,23
19687 491 9,34
19697 719 3,04
19708 770 13,62
19719 392 7,08
197210 160 8,18
197311 295 11,17
197411 265 -0,26
197510 374 -7,91
197610 779 3,90
197711 262 4,49
197811 455 1,71
197911 972 4,51
198012 387 3,46
198112 479 0,74
198212 667 1,51
198312 587 -0,64
198412 303 -2,26
198512 614 2,53
198613 124 4,05
198713 965 6,41
198815 027 7,60
198916 018 6,60
199016 687 4,18
199117 456 4,61
199217 660 1,17
199317 278 -2,16
199417 398 0,69
199518 081 3,92
199618 643 3,11
199719 381 3,96
199820 207 4,26
199920 875 3,30
200021 513 3,06
200121 777 1,23
200221 825 0,22
200321 540 -1,31
200421 878 1,57
200522 005 0,58
200622 306 1,37
200722 817 2,29
200822 830 0,05
200922 129 -3,07
201022 539 1,85
201122 159 -1,68
201221 353 -3,64
201321 228 -0,59
201421 533 1,44
201522 017 2,24
201622 444 1,94
201723 117 3,00
2018*23 244 0,55
2019*23 613 1,59
2020*23 983 1,57
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -723303.305, coefficient de régression = 369.944. 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 413% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 15 173,77. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 413 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (23 116,58) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (4 506,05). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 23 983. 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).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Italie, Espagne.

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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