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Précisions


Importations de biens et services ($ US constant 2005)
Les importations 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 (%) **
19605 698 860 633
19615 593 689 292 -1,85
19625 638 253 420 0,80
19636 750 574 044 19,73
19647 442 209 304 10,25
19656 780 877 651 -8,89
19667 196 215 320 6,13
19677 030 436 765 -2,30
19686 568 752 403 -6,57
19696 814 746 388 3,74
19707 791 778 932 14,34
19717 890 012 578 1,26
19727 978 280 492 1,12
19738 690 118 509 8,92
19749 246 775 838 6,41
197511 163 531 018 20,73
19769 657 345 022 -13,49
197711 404 402 413 18,09
197811 405 586 056 0,01
197912 859 099 928 12,74
198013 904 209 641 8,13
198116 903 016 985 21,57
198214 676 406 515 -13,17
198315 620 799 568 6,43
198418 528 881 247 18,62
198518 646 240 033 0,63
198617 546 864 348 -5,90
198716 112 670 950 -8,17
198816 606 756 260 3,07
198916 881 248 099 1,65
199017 498 854 737 3,66
199117 704 723 613 1,18
199216 881 248 107 -4,65
199319 002 388 794 12,57
199419 235 263 897 1,23
199520 064 881 450 4,31
199619 704 466 423 -1,80
199720 749 265 918 5,30
199821 109 268 948 1,74
199923 802 746 208 12,76
200024 751 845 127 3,99
200124 473 343 374 -1,13
200225 128 384 445 2,68
200325 450 168 186 1,28
200429 838 128 221 17,24
200536 946 623 474 23,82
200644 991 216 866 21,77
200757 950 325 493 28,80
200873 186 301 581 26,29
200960 094 979 017 -17,89
201058 196 067 049 -3,16
201163 088 557 910 8,41
201269 902 300 876 10,80
201370 314 298 720 0,59
201470 382 965 027 0,10
201571 052 461 524 0,95
201669 473 136 455 -2,22
2017105 952 000 000 52,51
2018*94 018 976 700 -11,26
2019*99 115 962 329 5,42
2020*104 212 947 958 5,14
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.019169802314118E13, coefficient de régression = 5.096985629257E9. 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 25 964 738 948,41. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1759 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (105 952 000 000) et c'est en 1961 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 593 689 292). 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 104 212 947 958. 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 = 0.85).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Soudan du Sud.

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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