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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 (%) **
199776 682 359
1998106 348 579 38,69
199996 923 931 -8,86
2000109 163 121 12,63
2001127 847 485 17,12
2002149 751 223 17,13
2003210 534 844 40,59
2004267 655 704 27,13
2005432 828 006 61,71
2006557 300 863 28,76
2007542 240 310 -2,70
2008662 798 659 22,23
2009538 721 095 -18,72
2010605 576 380 12,41
2011666 941 131 10,13
2012747 370 498 12,06
2013839 575 972 12,34
2014795 213 832 -5,28
2015779 309 555 -2,00
2016688 909 646 -11,60
2017778 859 200 13,06
2018935 410 219 20,10

Faits saillants


Très forte augmentation en 21 ans


Pour l'ensemble de la période 1997-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 487 089 210,91. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1120 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (935 410 219,3) et c'est en 1997 qu'on enregistre la valeur la plus basse (76 682 359,06). Nous disposons des résultats pour 22 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 895 086 036. 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 = 0.92).

En 1997, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2018, cette même part est de 0,00 %.

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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