Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

17 novembre 2018

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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 164 530 310
196141 881 178 181 6,94
196244 693 254 382 6,71
196350 986 803 433 14,08
196458 694 758 922 15,12
196560 015 417 203 2,25
196666 352 190 025 10,56
196771 849 868 861 8,29
196881 116 172 722 12,90
196996 955 378 561 19,53
1970103 433 000 000 6,68
1971110 926 000 000 7,24
1972127 349 000 000 14,81
1973146 424 000 000 14,98
1974154 480 000 000 5,50
1975140 732 000 000 -8,90
1976166 962 000 000 18,64
1977169 918 000 000 1,77
1978177 464 000 000 4,44
1979193 116 000 000 8,82
1980203 053 000 000 5,15
1981200 131 000 000 -1,44
1982207 271 000 000 3,57
1983201 644 000 000 -2,71
1984208 506 000 000 3,40
1985218 402 000 000 4,75
1986232 992 000 000 6,68
1987250 942 000 000 7,70
1988272 305 000 000 8,51
1989294 381 000 000 8,11
1990309 213 000 000 5,04
1991318 363 000 000 2,96
1992323 950 000 000 1,75
1993313 175 000 000 -3,33
1994341 026 000 000 8,89
1995366 694 000 000 7,53
1996375 510 000 000 2,40
1997405 376 000 000 7,95
1998453 605 000 000 11,90
1999485 143 000 000 6,95
2000559 652 000 000 15,36
2001572 927 000 000 2,37
2002584 032 000 000 1,94
2003589 237 000 000 0,89
2004625 717 000 000 6,19
2005665 242 000 000 6,32
2006702 397 000 000 5,59
2007742 751 000 000 5,75
2008752 288 000 000 1,28
2009681 608 000 000 -9,40
2010742 031 000 000 8,86
2011788 689 000 000 6,29
2012793 909 000 000 0,66
2013810 723 000 000 2,12
2014849 709 000 000 4,81
2015898 524 000 000 5,74
2016936 369 000 000 4,21
2017973 876 000 000 4,01
2018*1 009 743 774 788 3,68
2019*1 047 617 714 508 3,75
2020*1 085 491 654 227 3,62
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -7.541986657878795E13, coefficient de régression = 3.7873939719314E10. 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 368 170 285 691,59. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2387 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (973 876 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (39 164 530 310). 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 1 085 491 654 227. 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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