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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 (%) **
1985-41 287 340
1986-36 165 024 -12,41
1987-95 230 131 163,32
1988-70 059 475 -26,43
1989-11 489 496 -83,60
1990-69 444 227 504,41
1991-33 275 379 -52,08
1992-59 608 454 79,14
1993-28 115 990 -52,83
1994-16 884 183 -39,95
199510 446 133 -161,87
1996-40 010 350 -483,02
19976 129 686 -115,32
1998-48 635 466 -893,44
1999-21 105 734 -56,60
2000-50 162 533 137,67
2001-36 713 166 -26,81
2002-3 284 988 -91,05
2003-23 902 939 627,64
2004-32 368 608 35,42
2005-5 698 160 -82,40
2006-133 539 415 2 243,55
2007-111 307 029 -16,65
2008-259 356 226 133,01
2009-161 180 587 -37,85
2010-300 982 004 86,74
2011-283 583 270 -5,78
2012-261 157 248 -7,91
2013-258 429 277 -1,04
2014-395 077 162 52,88
2015-373 243 823 -5,53
2016-339 695 287 -8,99
2017-360 006 105 5,98

Faits saillants


Diminution de 772% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de -119 527 977,55. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 772 %. C'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (10 446 132,75) et c'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-395 077 162). Nous disposons des résultats pour 33 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -546 130 856,53. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = -0.78 et coefficient de détermination = 0.62).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Rwanda, Tanzanie, Ouganda.

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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