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Précisions


Importations de biens et services ($ US constant 2010)
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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Investissements étrangers directs - entrées nettes ($ US courant)
Termes de l'échange net (2000 = 100)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
200315 291 139 124
200416 036 259 641 4,87
200517 867 521 490 11,42
200617 011 222 480 -4,79
200722 491 178 385 32,21
200824 097 793 402 7,14
200930 749 529 078 27,60
201031 477 739 185 2,37
201113 390 365 429 -57,46
201229 897 103 122 123,27
201341 150 327 503 37,64
201437 521 081 908 -8,82
201523 438 355 446 -37,53
201613 153 836 477 -43,88
201714 674 723 582 11,56
201831 636 912 275 115,59

Faits saillants


Augmentation de 107% en 15 ans


Pour l'ensemble de la période 2003-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 23 742 818 048. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 107 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (41 150 327 503) et c'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus basse (13 153 836 477). Nous disposons des résultats pour 16 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -7 376 833 438,48. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.31 et coefficient de détermination = 0.1).

En 2003, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,12 %. En 2018, cette même part est de 0,13 %.

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

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 et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées

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