Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

20 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 (%) **
19909 251 560 000 000
19919 244 710 000 000 -0,07
19929 573 390 000 000 3,56
19939 836 260 000 000 2,75
199410 233 400 000 000 4,04
199510 511 700 000 000 2,72
199610 910 700 000 000 3,80
199711 400 200 000 000 4,49
199811 907 500 000 000 4,45
199912 465 400 000 000 4,69
200012 975 500 000 000 4,09
200113 102 200 000 000 0,98
200213 336 200 000 000 1,79
200313 710 500 000 000 2,81
200414 229 600 000 000 3,79
200514 705 600 000 000 3,35
200615 097 700 000 000 2,67
200715 366 200 000 000 1,78
200815 321 400 000 000 -0,29
200914 896 200 000 000 -2,78
201015 273 300 000 000 2,53
201115 517 900 000 000 1,60
201215 863 000 000 000 2,22
201316 129 100 000 000 1,68
201416 543 500 000 000 2,57
201517 016 900 000 000 2,86
201617 269 700 000 000 1,49
201717 662 300 000 000 2,27
2018*18 036 586 394 419 2,12
2019*18 404 920 644 637 2,04
2020*18 773 254 894 855 2,00
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -7.252619305456201E14, coefficient de régression = 3.68334250218057E11. 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 91% en 27 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 13 548 272 109 860,57. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 91 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (17 662 300 000 000) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (9 244 710 000 000). 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 18 773 254 894 855. 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: Canada.

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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