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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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Investissements étrangers directs - entrées nettes ($ US courant)
Termes de l'échange net (2000 = 100)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1977-92 399 292
1978-186 359 144 101,69
1979-125 679 684 -32,56
1980-445 401 477 254,39
1981-481 672 021 8,14
1982-385 740 989 -19,92
1983-411 858 868 6,77
1984-168 918 352 -58,99
1985-561 519 691 232,42
1986-451 825 968 -19,54
1987-892 736 637 97,58
1988-426 458 820 -52,23
1989-289 898 414 -32,02
1990-551 191 365 90,13
1991-335 688 340 -39,10
1992-365 783 903 8,97
1993-512 249 889 40,04
1994-56 069 411 -89,05
199589 853 033 -260,25
1996-286 663 480 -419,04
1997-582 196 045 103,09
1998-150 780 799 -74,10
1999-509 365 181 237,82
2000-217 857 962 -57,23
2001-347 353 649 59,44
2002-437 246 425 25,88
2003-596 545 101 36,43
2004-415 435 947 -30,36
2005-495 364 514 19,24
2006193 346 552 -139,03
2007285 696 829 47,76
2008-449 740 144 -257,42
2009-1 118 674 155 148,74
2010-856 304 616 -23,45
2011-748 216 474 -12,62
2012-955 988 361 27,77
2013-1 127 766 813 17,97
2014-1 400 109 960 24,15
2015-1 173 219 339 -16,21
2016-1 037 239 633 -11,59
2017-949 308 969 -8,48

Faits saillants


Diminution de 927% en 40 ans


Pour l'ensemble de la période 1977-2017, on enregistre une moyenne annuelle de -488 486 179,22. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 927 %. C'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (285 696 828,9) et c'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-1 400 109 960). Nous disposons des résultats pour 41 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -947 711 492,27. 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 = -0.52 et coefficient de détermination = 0.27).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Congo (rep. dem.), Centrafricaine (rep), 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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