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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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Investissements étrangers directs - entrées nettes ($ US courant)
Termes de l'échange net (2000 = 100)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1975-490 031 786
1976-1 913 896 584 290,57
1977-1 722 370 638 -10,01
1978-1 502 178 635 -12,78
1979-3 056 236 980 103,45
1980-2 388 928 524 -21,83
1981-1 875 068 191 -21,51
1982-2 258 898 414 20,47
1983-1 381 788 412 -38,83
1984-1 718 091 086 24,34
1985-2 767 043 670 61,05
1986-4 490 071 520 62,27
1987-3 001 504 830 -33,15
1988-1 339 878 503 -55,36
1989-1 117 661 218 -16,58
19901 371 546 057 -222,72
19911 983 274 880 44,60
19924 198 752 277 111,71
19934 831 706 294 15,07
19943 189 386 538 -33,99
19951 854 784 040 -41,85
19963 089 672 486 66,58
1997921 262 661 -70,18
1998-2 008 094 992 -317,97
19993 047 192 197 -251,75
20002 261 835 982 -25,77
20014 848 072 420 114,34
20023 460 409 557 -28,62
20036 963 066 045 101,22
20045 940 838 083 -14,68
200511 007 384 394 85,28
20069 461 656 812 -14,04
20074 841 519 013 -48,83
200810 413 116 838 115,08
200911 323 461 379 8,74
201021 051 011 384 85,91
201122 681 953 274 7,75
201220 460 990 723 -9,79
201326 685 645 940 30,42
201431 353 332 576 17,49
201524 953 251 921 -20,41
201624 694 745 620 -1,04
201726 270 192 795 6,38
201820 405 887 835 -22,32

Faits saillants


Très forte augmentation en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6 375 777 341,82. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4264 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (31 353 332 576) et c'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-4 490 071 520). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 12 995 351 952. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.76).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Finlande, Islande, Norvège, Suède, Royaume-Uni.

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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