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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 (%) **
1976651 000 000
19771 126 000 000 72,96
19781 856 000 000 64,83
1979-513 000 000 -127,64
1980-4 774 000 000 830,60
1981-4 712 000 000 -1,30
1982-2 353 000 000 -50,06
1983-2 436 000 000 3,53
1984-2 495 000 000 2,42
1985-952 000 000 -61,84
1986-2 859 000 000 200,32
1987-4 235 000 000 48,13
1988-1 572 000 000 -62,88
1989-1 305 000 000 -16,98
19904 552 000 000 -448,81
1991-647 000 000 -114,21
1992-5 547 754 559 757,46
1993-8 205 889 940 47,91
1994-10 979 452 970 33,80
1995-5 117 957 254 -53,39
1996-6 769 978 160 32,28
1997-12 138 068 595 79,29
1998-14 481 998 042 19,31
1999-11 942 825 328 -17,53
2000-8 980 617 893 -24,80
2001-3 780 423 241 -57,90
20028 766 610 000 -331,89
20038 139 930 000 -7,15
20043 211 790 000 -60,54
20055 273 750 000 64,20
20066 498 802 520 23,23
20076 048 537 893 -6,93
20085 421 206 329 -10,37
20097 254 115 684 33,81
2010-1 622 995 871 -122,37
2011-5 340 181 192 229,03
2012-2 138 040 360 -59,96
2013-13 124 373 786 513,85
2014-9 179 026 267 -30,06
2015-17 621 985 168 91,98
2016-15 104 786 525 -14,28
2017-31 597 868 773 109,19
2018-28 002 609 351 -11,38

Faits saillants


Très forte diminution en 42 ans


Pour l'ensemble de la période 1976-2018, on enregistre une moyenne annuelle de -4 226 281 152. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4401 %. C'est en 2002 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (8 766 610 000) et c'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-31 597 868 773). Nous disposons des résultats pour 43 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -56 869 103 138,13. 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 = -0.35 et coefficient de détermination = 0.12).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Chili, Paraguay, Uruguay.

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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