Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

22 février 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 523 820 000 000
19911 504 660 000 000 -1,26
19921 511 380 000 000 0,45
19931 551 200 000 000 2,63
19941 613 620 000 000 4,02
19951 654 320 000 000 2,52
19961 698 450 000 000 2,67
19971 751 080 000 000 3,10
19981 810 210 000 000 3,38
19991 866 560 000 000 3,11
20001 937 460 000 000 3,80
20011 990 900 000 000 2,76
20022 040 550 000 000 2,49
20032 108 640 000 000 3,34
20042 161 110 000 000 2,49
20052 225 860 000 000 3,00
20062 285 110 000 000 2,66
20072 344 210 000 000 2,59
20082 333 260 000 000 -0,47
20092 235 450 000 000 -4,19
20102 269 880 000 000 1,54
20112 314 650 000 000 1,97
20122 341 940 000 000 1,18
20132 392 530 000 000 2,16
20142 460 780 000 000 2,85
20152 518 100 000 000 2,33
2016*2 555 988 025 890 1,50
2017*2 605 418 887 188 1,93
2018*2 654 849 748 485 1,90
2019*2 704 280 609 782 1,86
2020*2 753 711 471 080 1,83
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -9.709662834961067E13, coefficient de régression = 4.9430861297371E10. 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 65% en 25 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2015, on enregistre une moyenne annuelle de 2 017 143 468 347,08. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 65 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 518 100 000 000) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 504 660 000 000). 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 2 753 711 471 080. 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 3,25 %. En 2015, cette même part est de 2,35 %.

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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