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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 (%) **
2009439 413 909
2010488 134 922 11,09
2011475 277 196 -2,63
2012498 560 441 4,90
2013305 731 738 -38,68
2014485 442 387 58,78
2015535 931 152 10,40
2016576 220 016 7,52
2017592 214 076 2,78

Faits saillants


Augmentation de 35% en 8 ans


Pour l'ensemble de la période 2009-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 488 547 317,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 35 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (592 214 075,6) et c'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus basse (305 731 737,6). Nous disposons des résultats pour 9 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 898 083 168. 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 = 0.53 et coefficient de détermination = 0.28).

En 2009, 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: Congo (rep. dem.), Cameroun, Guinée Équatoriale, Gabon.

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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