Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

16 juillet 2018

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Précisions

PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international 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 ou la grandeur de sa richesse générée. Quand la valeur est établie en dollars courants il s'agit de la valeur telle qu'elle est donnée sur le marché en fonction de celle de la monnaie à ce moment-là. Pour des comparaisons dans le temps, il vaut mieux considérer le même indicateur en dollars constants. Quand on veut procéder à des comparaisons internationales, le PIB (parité pouvoir d'achat) est très adéquat puisque la valeur tient compte des pouvoirs d'achats 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 parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population.

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 %)
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PIB ($US constant 2005)
PIB ($US courant)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
PIB par habitant ($US constant 2005)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
PIB par habitant (Parité pouvoir d'achat) ($ international courant)
Prix de l'or
Taux d'intérêt réel (%)
Taux de change de la monnaie locale en dollars américains (USD)
Variations des inventaires

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199064 051 755 996
199170 128 835 751 9,49
199277 929 048 097 11,12
199386 223 865 470 10,64
199495 842 326 567 11,16
1995107 176 000 000 11,83
1996119 325 000 000 11,34
1997131 262 000 000 10,00
1998140 335 000 000 6,91
1999149 284 000 000 6,38
2000163 044 000 000 9,22
2001177 087 000 000 8,61
2002191 170 000 000 7,95
2003208 434 000 000 9,03
2004230 306 000 000 10,49
2005255 657 000 000 11,01
2006281 900 000 000 10,26
2007310 035 000 000 9,98
2008334 014 000 000 7,73
2009354 718 000 000 6,20
2010382 113 000 000 7,72
2011414 339 000 000 8,43
2012444 114 000 000 7,19
2013475 755 000 000 7,12
2014513 249 000 000 7,88
2015553 422 000 000 7,83
2016595 524 000 000 7,61
2017*626 534 800 862 5,21
2018*662 858 886 271 5,80
2019*699 182 971 680 5,48
2020*735 507 057 089 5,20
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -7.263914546891823E13, coefficient de régression = 3.6324085408914E10. 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 830% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 256 534 770 725,93. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 830 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (595 524 000 000) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (64 051 755 996). 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 735 507 057 089. 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 = 0.97).

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: 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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