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Exportations de biens et services ($ US constant 2005)
Les exportations de biens et services regroupent la valeur de l'ensemble des biens et services destinés à l'étranger. Cette donnée inclut la valeur des marchandises, du fret, des assurances, transports, etc. Étant exprimées en dollars constants, les données permettent une meilleure analyse dans le temps. Les données sont converties en dollars américains constants pour permettre des comparaisons internationales.
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 (%) **
1960172 361 147
1961233 395 989 35,41
1962270 037 654 15,70
1963309 187 837 14,50
1964398 949 536 29,03
1965544 746 341 36,55
1966778 375 882 42,89
19671 011 936 221 30,01
19681 396 293 102 37,98
19691 906 032 640 36,51
19702 490 958 522 30,69
19713 091 272 865 24,10
19724 416 375 952 42,87
19736 656 482 660 50,72
19746 943 664 737 4,31
19758 425 766 460 21,34
197611 706 821 699 38,94
197714 236 272 999 21,61
197816 587 273 509 16,51
197917 000 400 498 2,49
198018 616 751 192 9,51
198121 185 127 774 13,80
198221 598 773 767 1,95
198325 197 459 304 16,66
198428 743 206 457 14,07
198529 055 387 216 1,09
198639 144 387 710 34,72
198748 000 840 786 22,63
198853 845 515 072 12,18
198951 924 595 674 -3,57
199054 309 244 927 4,59
199161 036 831 101 12,39
199268 876 036 818 12,84
199375 480 273 100 9,59
199487 982 035 550 16,56
1995108 277 000 000 23,07
1996120 552 000 000 11,34
1997143 249 000 000 18,83
1998163 665 000 000 14,25
1999185 069 000 000 13,08
2000216 849 000 000 17,17
2001211 894 000 000 -2,29
2002239 507 000 000 13,03
2003272 780 000 000 13,89
2004329 032 000 000 20,62
2005354 750 000 000 7,82
2006397 619 000 000 12,08
2007447 943 000 000 12,66
2008481 521 000 000 7,50
2009479 954 000 000 -0,33
2010540 896 000 000 12,70
2011622 755 000 000 15,13
2012654 428 000 000 5,09
2013682 307 000 000 4,26
2014696 155 000 000 2,03
2015695 245 000 000 -0,13
2016713 051 000 000 2,56
2017726 622 000 000 1,90
2018*739 863 874 765 1,82
2019*752 786 502 919 1,75
2020*765 709 131 074 1,72
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -2.5337999741045027E13, coefficient de régression = 1.2922628154514E10. 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


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 177 029 191 940,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 421469 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (726 622 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (172 361 147). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 765 709 131 074. 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 = 0.87).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Japon, Corée du Nord, Mongolie, Taiwan.

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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