Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

13 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 (%) **
199516 750 000 000
199620 948 677 840 25,07
199724 147 996 550 15,27
199818 284 194 680 -24,28
199918 409 364 147 0,68
20006 540 247 190 -64,47
200112 267 175 481 87,56
200216 116 843 146 31,38
200321 188 704 081 31,47
200424 861 483 281 17,33
200526 252 007 830 5,59
200630 607 991 862 16,59
200740 289 556 656 31,63
200849 259 526 053 22,26
200942 616 653 300 -13,49
201039 460 357 731 -7,41
201146 466 728 667 17,76
201240 742 313 861 -12,32
201345 519 650 911 11,73
201444 210 806 366 -2,88
201537 160 332 465 -15,95
201638 299 854 688 3,07
201741 431 648 801 8,18
2018*38 701 116 075 -6,59
2019*37 979 310 763 -1,87
2020*37 257 505 451 -1,90
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 1.495304235690667E12, coefficient de régression = -7.21805312E8. 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 147% en 22 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 30 514 439 702,26. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 147 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (49 259 526 053) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (6 540 247 190). Nous disposons des résultats pour 23 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 37 257 505 451. 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 = 0.82).

En 1995, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,05 %. En 2017, cette même part est de 0,05 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bosnie-Herzégovine, Bulgarie, Croatie, Macédoine, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Kosovo.

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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