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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 (%) **
1975-147 516 804
19761 578 867 399 -1 170,30
19772 119 244 327 34,23
1978692 377 899 -67,33
197950 336 978 -92,73
1980-1 785 125 731 -3 646,35
1981-2 698 332 267 51,16
1982-2 523 543 846 -6,48
1983-1 936 941 637 -23,25
1984-2 311 069 806 19,32
1985-4 140 583 148 79,16
1986-4 567 699 251 10,32
1987-5 171 168 794 13,21
1988-7 143 232 480 38,14
1989-6 812 769 371 -4,63
1990-7 035 654 412 3,27
1991-4 291 734 332 -39,00
1992-4 485 223 626 4,51
1993-1 875 802 280 -58,18
1994-1 676 281 518 -10,64
1995-5 563 227 578 231,88
1996-5 956 139 582 7,06
1997-2 965 195 307 -50,22
1998-6 903 105 373 132,80
1999-3 228 022 816 -53,24
2000-4 601 248 652 42,54
20011 410 181 566 -130,65
20027 059 496 037 400,61
20038 772 510 264 24,27
2004780 195 722 -91,11
2005-10 283 543 308 -1 418,07
2006-9 299 060 317 -9,57
2007-8 075 694 484 -13,16
2008-30 971 987 181 283,52
2009-26 186 435 957 -15,45
2010-54 515 877 624 108,18
2011-62 517 637 222 14,68
2012-91 471 245 846 46,31
2013-49 122 670 388 -46,30
2014-27 314 281 993 -44,40
2015-22 456 838 010 -17,78
2016-12 113 787 707 -46,06
2017-38 167 659 224 215,08

Faits saillants


Très forte diminution en 42 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2017, on enregistre une moyenne annuelle de -11 810 537 897,3. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 25773 %. C'est en 2003 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (8 772 510 264) et c'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-91 471 245 846). Nous disposons des résultats pour 43 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 74 612 864 751. 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 = -0.61 et coefficient de détermination = 0.37).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bhoutan, Sri Lanka, Népal.

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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