Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

23 septembre 2017

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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196039 166 862 129
196141 883 671 747 6,94
196244 695 915 377 6,71
196350 989 839 139 14,08
196458 698 253 553 15,12
196560 018 990 465 2,25
196666 356 140 572 10,56
196771 854 146 734 8,29
196881 121 002 303 12,90
196996 961 151 193 19,53
1970103 036 000 000 6,27
1971110 499 000 000 7,24
1972126 860 000 000 14,81
1973145 861 000 000 14,98
1974153 886 000 000 5,50
1975140 191 000 000 -8,90
1976166 321 000 000 18,64
1977169 265 000 000 1,77
1978176 781 000 000 4,44
1979192 374 000 000 8,82
1980202 273 000 000 5,15
1981199 362 000 000 -1,44
1982206 474 000 000 3,57
1983200 869 000 000 -2,71
1984207 705 000 000 3,40
1985217 563 000 000 4,75
1986232 097 000 000 6,68
1987249 977 000 000 7,70
1988271 258 000 000 8,51
1989293 249 000 000 8,11
1990308 024 000 000 5,04
1991317 139 000 000 2,96
1992322 705 000 000 1,76
1993311 971 000 000 -3,33
1994339 715 000 000 8,89
1995365 285 000 000 7,53
1996374 066 000 000 2,40
1997403 817 000 000 7,95
1998451 861 000 000 11,90
1999483 278 000 000 6,95
2000557 501 000 000 15,36
2001570 725 000 000 2,37
2002581 787 000 000 1,94
2003586 972 000 000 0,89
2004623 311 000 000 6,19
2005662 685 000 000 6,32
2006699 697 000 000 5,59
2007739 895 000 000 5,75
2008749 396 000 000 1,28
2009678 988 000 000 -9,40
2010739 179 000 000 8,86
2011785 657 000 000 6,29
2012790 857 000 000 0,66
2013807 607 000 000 2,12
2014845 915 000 000 4,74
2015902 026 000 000 6,63
2016*913 049 408 853 1,22
2017*941 956 814 165 3,17
2018*970 864 219 477 3,07
2019*999 771 624 789 2,98
2020*1 028 679 030 101 2,89
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -5.7364279700138664E13, coefficient de régression = 2.8907405312E10. 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 55 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2015, on enregistre une moyenne annuelle de 346 030 461 805,71. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2203 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (902 026 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (39 166 862 129). Nous disposons des résultats pour 56 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 1 028 679 030 101. 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 = 0.96).

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

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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