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Importations de biens et services ($ US courant)

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
200142 053 369 639
200247 845 064 670 13,77
200357 668 073 519 20,53
200478 428 046 290 36,00
200593 862 491 491 19,68
2006112 930 000 000 20,31
2007166 134 000 000 47,11
2008219 714 000 000 32,25
2009187 140 000 000 -14,83
2010184 221 000 000 -1,56
2011217 471 000 000 18,05
2012242 812 000 000 11,65
2013253 217 000 000 4,29
2014277 903 000 000 9,75
2015266 276 000 000 -4,18
2016270 442 000 000 1,56
2017277 086 000 000 2,46
2018281 552 000 000 1,61

Faits saillants


Augmentation de 570% en 17 ans


Pour l'ensemble de la période 2001-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 182 041 947 704,89. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 570 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (281 552 000 000) et c'est en 2001 qu'on enregistre la valeur la plus basse (42 053 369 639). Nous disposons des résultats pour 18 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 309 999 474 786. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.93).

En 2001, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,55 %. En 2018, cette même part est de 1,14 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Koweït, Oman, Qatar, Arabie Saoudite, Yémen.

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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