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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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Importations de biens et services (% du PIB)
Investissements étrangers directs - entrées nettes ($ US courant)
Termes de l'échange net (2000 = 100)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1975-6 968 000 000
1976-6 520 000 000 -6,43
1977-5 049 000 000 -22,56
1978-6 996 000 000 38,56
1979-10 516 000 000 50,31
1980-12 831 000 000 22,01
1981-11 764 000 000 -8,32
1982-16 317 000 000 38,70
1983-6 834 000 000 -58,12
198433 000 000 -100,48
1985-280 000 000 -948,48
1986-5 311 000 000 1 796,79
1987-1 452 000 000 -72,66
19884 156 000 000 -386,23
19891 002 000 000 -75,89
1990-3 823 000 000 -481,54
1991-1 450 000 000 -62,07
19926 089 000 000 -519,93
199320 000 000 -99,67
1994-1 153 000 000 -5 865,00
1995-18 136 000 000 1 472,94
1996-23 248 000 000 28,19
1997-30 491 000 000 31,16
1998-33 829 000 000 10,95
1999-25 400 000 000 -24,92
2000-24 224 529 661 -4,63
2001-23 214 529 000 -4,17
2002-7 636 629 351 -67,10
20034 177 288 492 -154,70
200411 737 597 029 180,99
200513 984 655 478 19,14
200613 621 476 250 -2,60
20071 550 785 092 -88,62
2008-28 192 023 673 -1 917,92
2009-24 305 612 300 -13,79
2010-79 014 197 646 225,09
2011-76 287 893 199 -3,45
2012-83 800 054 146 9,85
2013-79 792 154 121 -4,78
2014-101 431 000 000 27,12
2015-54 472 241 231 -46,30
2016-24 009 113 385 -55,92
2017-7 234 967 489 -69,87
2018-14 509 288 668 100,54

Faits saillants


Diminution de 108% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2018, on enregistre une moyenne annuelle de -18 184 555 341,09. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 108 %. C'est en 2005 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (13 984 655 478) et c'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-101 431 000 000). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 126 661 092 986. 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 = -0.5 et coefficient de détermination = 0.25).

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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