20 novembre 2019 Recherche  
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Balance courante ($ US courant)
La balance courante est un indicateur économique complexe. Au départ, comme toute balance, y compris celle des particuliers, elle tient compte des entrées et des sorties, des recettes et des versements. Elle est donc composée de différents soldes. D'une manière plus spécifique, elle indique le solde des mouvements de biens et de services ainsi que les flux de revenus de placement entre un pays et le reste du monde. Plus concrètement, la balance courante compte trois composantes essentielles: 1) la balance commerciale (exportations moins les importations) des biens et des services (transport, tourisme, gestion) ;2) le solde des revenus de placement (ex.: intérêts, dividendes) et 3) et le solde des transferts courants (ex.: successions et capitaux des immigrants -ce qu'ils envoient hors du pays et ce qu'ils apportent au sein d'un pays). C'est un autre indicateur sur la santé commerciale d'un pays vis-à-vis ses partenaires commerciaux. Quand la balance courante est négative, le pays vit au-dessus de ses moyens puisqu'il consomme et investit plus qu'il ne produit de richesses. Inversement, quand la balance est positive, le pays produit plus de richesses qu'il n'en consomme. Généralement, une balance courante positive permet à un pays de rembourser sa dette ou même de prêter à d'autres pays. Par contre, une balance négative doit être compensée par des emprunts auprès d'agents extérieurs ou en encore en vendant des actifs possédés à l'extérieur du pays. Ce calcul a été effectué par la Banque mondiale. Les données sont en dollars courants.

Source: Banque mondiale

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Importations de biens et services (% du PIB)
Investissements étrangers directs - entrées nettes ($ US courant)
Termes de l'échange net (2000 = 100)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1971106 579 705
1972339 737 168 218,76
19734 180 846 806 1 130,61
19749 084 950 154 117,30
19753 097 445 200 -65,91
19763 746 082 062 20,94
19773 904 679 948 4,23
19789 277 965 923 137,61
1979-5 386 663 051 -158,06
1980-15 655 476 542 190,63
1981-5 304 713 597 -66,12
19825 511 893 343 -203,91
19834 346 783 317 -21,14
19849 212 736 900 111,94
198517 994 051 590 95,32
198638 661 456 608 114,86
198744 216 520 652 14,37
198853 961 061 179 22,04
198957 052 694 501 5,73
199046 455 960 977 -18,57
1991-26 563 757 176 -157,18
1992-25 254 680 849 -4,93
1993-21 408 024 286 -15,23
1994-33 446 378 016 56,23
1995-32 191 009 222 -3,75
1996-17 018 352 289 -47,13
1997-11 520 718 160 -32,30
1998-15 635 148 139 35,71
1999-31 387 908 053 100,75
2000-33 893 755 587 7,98
2001-7 100 707 804 -79,05
200239 669 949 507 -658,68
200335 966 715 092 -9,34
2004127 393 000 000 254,20
2005133 161 000 000 4,53
2006173 445 000 000 30,25
2007235 823 000 000 35,96
2008213 282 000 000 -9,56
2009200 992 000 000 -5,76
2010196 220 000 000 -2,37
2011231 818 000 000 18,14
2012251 640 000 000 8,55
2013245 289 000 000 -2,52
2014278 342 000 000 13,48
2015288 112 000 000 3,51
2016293 670 000 000 1,93
2017296 172 000 000 0,85
2018291 440 000 000 -1,60

Faits saillants


Très forte augmentation en 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1971-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 74 204 579 052,5. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 273348 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (296 172 000 000) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-33 893 755 587). Nous disposons des résultats pour 48 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 360 831 646 496. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.79 et coefficient de détermination = 0.62).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Belgique, Luxembourg, Pays-Bas, Suisse.

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 et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées

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