Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

19 janvier 2019

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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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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 (%) **
1990104 653 000 000
1991111 651 000 000 6,69
1992119 564 000 000 7,09
1993133 359 000 000 11,54
1994147 929 000 000 10,93
1995158 326 000 000 7,03
1996170 250 000 000 7,53
1997184 366 000 000 8,29
1998180 264 000 000 -2,22
1999191 251 000 000 6,09
2000208 268 000 000 8,90
2001206 284 000 000 -0,95
2002214 972 000 000 4,21
2003224 507 000 000 4,44
2004245 946 000 000 9,55
2005264 365 000 000 7,49
2006287 788 000 000 8,86
2007314 010 000 000 9,11
2008319 623 000 000 1,79
2009317 695 000 000 -0,60
2010366 113 000 000 15,24
2011389 363 000 000 6,35
2012405 262 000 000 4,08
2013425 976 000 000 5,11
2014442 520 000 000 3,88
2015452 437 000 000 2,24
2016463 282 000 000 2,40
2017480 046 000 000 3,62
2018*494 495 991 945 3,01
2019*508 660 417 760 2,86
2020*522 824 843 576 2,78
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -2.808931530428221E13, coefficient de régression = 1.4164425815771E10. 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 359% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 268 931 073 170,29. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 359 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (480 046 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (104 653 000 000). 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 522 824 843 576. 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 = 0.99).

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: Malaisie, Philippines.

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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