Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

18 novembre 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 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 030 000 000 6,27
1971110 493 000 000 7,24
1972126 852 000 000 14,81
1973145 852 000 000 14,98
1974153 877 000 000 5,50
1975140 182 000 000 -8,90
1976166 311 000 000 18,64
1977169 255 000 000 1,77
1978176 771 000 000 4,44
1979192 362 000 000 8,82
1980202 261 000 000 5,15
1981199 350 000 000 -1,44
1982206 462 000 000 3,57
1983200 857 000 000 -2,71
1984207 692 000 000 3,40
1985217 550 000 000 4,75
1986232 083 000 000 6,68
1987249 963 000 000 7,70
1988271 242 000 000 8,51
1989293 232 000 000 8,11
1990308 006 000 000 5,04
1991317 120 000 000 2,96
1992322 685 000 000 1,75
1993311 952 000 000 -3,33
1994339 695 000 000 8,89
1995365 263 000 000 7,53
1996374 044 000 000 2,40
1997403 793 000 000 7,95
1998451 834 000 000 11,90
1999483 249 000 000 6,95
2000557 467 000 000 15,36
2001570 691 000 000 2,37
2002581 752 000 000 1,94
2003586 937 000 000 0,89
2004623 274 000 000 6,19
2005662 645 000 000 6,32
2006699 655 000 000 5,59
2007739 851 000 000 5,75
2008749 351 000 000 1,28
2009678 948 000 000 -9,40
2010739 135 000 000 8,86
2011785 610 000 000 6,29
2012790 810 000 000 0,66
2013807 559 000 000 2,12
2014845 865 000 000 4,74
2015901 973 000 000 6,63
2016935 714 000 000 3,74
2017*956 820 038 178 2,26
2018*988 886 190 685 3,35
2019*1 020 952 343 191 3,24
2020*1 053 018 495 698 3,14
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -6.372060956746118E13, coefficient de régression = 3.2066152506514E10. 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 56 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 356 355 516 811,23. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2289 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (935 714 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (39 164 530 310). Nous disposons des résultats pour 57 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 1 053 018 495 698. 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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