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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 (%) **
20008 013 510 638
20017 763 377 660 -3,12
20029 246 356 383 19,10
20039 285 718 085 0,43
20049 377 260 638 0,99
200510 182 553 191 8,59
200610 450 797 872 2,63
200710 915 053 191 4,44
200812 857 712 766 17,80
200911 164 893 617 -13,17
201013 097 074 468 17,31
201118 513 297 872 41,35
201223 643 617 021 27,71
201324 375 000 000 3,09
201422 577 127 660 -7,38
201521 316 489 362 -5,58
201620 584 069 149 -3,44
201722 191 489 362 7,81
201823 101 340 426 4,10

Faits saillants


Augmentation de 188% en 18 ans


Pour l'ensemble de la période 2000-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 15 192 459 829,89. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 188 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (24 375 000 000) et c'est en 2001 qu'on enregistre la valeur la plus basse (7 763 377 660). Nous disposons des résultats pour 19 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 20 116 228 252. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.92 et coefficient de détermination = 0.84).

En 2000, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,07 %. En 2018, cette même part est de 0,09 %.

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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