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Balance courante ($ US courant)
La balance courante est un indicateur économique complexe. Au départ, comme toute balance, y compris celle des particuliers, elle tient compte des entrées et des sorties, des recettes et des versements. Elle est donc composée de différents soldes. D'une manière plus spécifique, elle indique le solde des mouvements de biens et de services ainsi que les flux de revenus de placement entre un pays et le reste du monde. Plus concrètement, la balance courante compte trois composantes essentielles: 1) la balance commerciale (exportations moins les importations) des biens et des services (transport, tourisme, gestion) ;2) le solde des revenus de placement (ex.: intérêts, dividendes) et 3) et le solde des transferts courants (ex.: successions et capitaux des immigrants -ce qu'ils envoient hors du pays et ce qu'ils apportent au sein d'un pays). C'est un autre indicateur sur la santé commerciale d'un pays vis-à-vis ses partenaires commerciaux. Quand la balance courante est négative, le pays vit au-dessus de ses moyens puisqu'il consomme et investit plus qu'il ne produit de richesses. Inversement, quand la balance est positive, le pays produit plus de richesses qu'il n'en consomme. Généralement, une balance courante positive permet à un pays de rembourser sa dette ou même de prêter à d'autres pays. Par contre, une balance négative doit être compensée par des emprunts auprès d'agents extérieurs ou en encore en vendant des actifs possédés à l'extérieur du pays. Ce calcul a été effectué par la Banque mondiale. Les données sont en dollars courants.

Source: Banque mondiale

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

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1985195 000 000
1986-303 000 000 -255,38
1987447 000 000 -247,52
1988-469 000 000 -204,92
1989-132 000 000 -71,86
1990-235 500 000 78,41
1991-579 600 000 146,11
1992-734 776 000 26,77
1993-668 500 000 -9,02
1994-339 800 000 -49,17
1995-295 047 000 -13,17
19963 266 378 000 -1 207,07
1997-883 540 000 -127,05
1998-1 867 130 000 111,32
1999-1 710 410 000 -8,39
2000795 650 000 -146,52
2001-1 430 930 000 -279,84
2002-150 093 385 -89,51
2003-719 558 880 379,41
2004681 237 662 -194,67
20055 137 882 651 654,20
200610 689 818 936 108,06
200710 581 250 705 -1,02
20087 194 246 953 -32,01
2009-7 571 651 746 -205,25
20107 505 954 235 -199,13
201113 084 636 207 74,32
201213 841 185 161 5,78
20138 145 070 112 -41,15
2014-3 747 517 596 -146,01
2015-10 272 841 903 174,12
2016-3 085 195 463 -69,97
2017-632 867 148 -79,49
20187 502 025 982 -1 285,40

Faits saillants


Très forte augmentation en 33 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 565 834 623,53. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3747 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (13 841 185 161) et c'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-10 272 841 903). Nous disposons des résultats pour 34 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 3 265 890 570. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.25 et coefficient de détermination = 0.06).

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

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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