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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 (%) **
2000329 086 824
2001358 425 466 8,92
2002419 639 942 17,08
2003470 074 654 12,02
2004604 150 936 28,52
2005682 604 930 12,99
2006668 166 268 -2,12
2007741 234 903 10,94
2008761 825 051 2,78
2009871 101 973 14,34
20101 121 423 791 28,74
20111 188 277 570 5,96
20121 103 605 326 -7,13
20131 083 922 137 -1,78
20141 048 789 371 -3,24
20151 218 415 409 16,17
20161 067 509 282 -12,39
20171 106 554 023 3,66

Faits saillants


Augmentation de 236% en 17 ans


Pour l'ensemble de la période 2000-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 824 711 544,89. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 236 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 218 415 409) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (329 086 823,9). Nous disposons des résultats pour 18 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 145 338 394. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.94 et coefficient de détermination = 0.88).

En 2000, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2017, cette même part est de 0,00 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Sri Lanka, Inde, Népal.

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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