Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

15 décembre 2018

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Précisions

PIB ($US 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. Cependant, la valeur du PIB en dollars courants peut être trompeuse de plusieurs manières, en particulier lors de comparaisons entre deux ou plusieurs années. D'abord, parce qu'elle peut être gonflée à cause de l'inflation (ou l'inverse à cause de la déflation). C'est pour cette raison que l'on a souvent recours au PIB en dollars constants. On doit aussi tenir compte de la population; il est alors utile d'examiner le même indicateur par habitant. 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 (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 - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
198514 094 687 821
198626 336 616 250 86,85
198736 658 108 850 39,19
198825 423 812 649 -30,65
19896 293 304 975 -75,25
19906 471 740 806 2,84
19919 613 369 520 48,54
19929 866 990 236 2,64
199313 180 953 598 33,59
199416 286 433 533 23,56
199520 736 164 459 27,32
199624 657 470 575 18,91
199726 843 700 442 8,87
199827 209 602 050 1,36
199928 683 659 007 5,42
200031 172 518 403 8,68
200132 685 198 735 4,85
200235 064 105 501 7,28
200339 552 513 316 12,80
200445 427 854 693 14,85
200557 633 255 618 26,87
200666 371 664 817 15,16
200777 414 425 532 16,64
200899 130 304 099 28,05
2009106 015 000 000 6,95
2010115 932 000 000 9,35
2011135 539 000 000 16,91
2012155 820 000 000 14,96
2013171 222 000 000 9,88
2014186 205 000 000 8,75
2015193 241 000 000 3,78
2016205 276 000 000 6,23
2017223 864 000 000 9,06
2018*234 213 133 517 4,62
2019*247 053 647 404 5,48
2020*259 894 161 291 5,20
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -2.567794389062217E13, coefficient de régression = 1.2840513887086E10. 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 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 68 785 529 173,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1488 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (223 864 000 000) et c'est en 1989 qu'on enregistre la valeur la plus basse (6 293 304 975). Nous disposons des résultats pour 33 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 259 894 161 291. 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 = 0.88).

En 1985, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,11 %. En 2017, cette même part est de 0,28 %.

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

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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