Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

24 juillet 2017

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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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Prix de l'or
Taux d'intérêt réel (%)
Taux de change de la monnaie locale en dollars américains (USD)
Variations des inventaires

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19901 532 480 000 000
19911 515 330 000 000 -1,12
19921 520 790 000 000 0,36
19931 558 910 000 000 2,51
19941 619 480 000 000 3,89
19951 660 070 000 000 2,51
19961 702 380 000 000 2,55
19971 755 610 000 000 3,13
19981 811 630 000 000 3,19
19991 871 110 000 000 3,28
20001 941 190 000 000 3,75
20011 994 110 000 000 2,73
20022 041 910 000 000 2,40
20032 112 690 000 000 3,47
20042 166 090 000 000 2,53
20052 230 470 000 000 2,97
20062 286 300 000 000 2,50
20072 344 730 000 000 2,56
20082 330 030 000 000 -0,63
20092 229 190 000 000 -4,33
20102 271 880 000 000 1,92
20112 306 170 000 000 1,51
20122 336 450 000 000 1,31
20132 381 100 000 000 1,91
20142 454 210 000 000 3,07
20152 508 060 000 000 2,19
2016*2 543 278 777 958 1,40
2017*2 590 983 675 670 1,88
2018*2 638 688 573 381 1,84
2019*2 686 393 471 093 1,81
2020*2 734 098 368 805 1,78
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -9.3629795008512E13, coefficient de régression = 4.7704897711543E10. 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 64% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2015, on enregistre une moyenne annuelle de 2 018 552 678 872,62. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 64 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 508 060 000 000) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 515 330 000 000). Nous disposons des résultats pour 26 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 2 734 098 368 805. 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 = 0.98).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 3,26 %. En 2015, cette même part est de 2,32 %.

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: Irlande, Finlande, Islande, Norvège, Suède.

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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