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Importations de biens et services ($ US courant)

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
198057 128 577
198152 857 791 -7,48
198249 536 904 -6,28
198351 587 297 4,14
198449 721 595 -3,62
198552 960 518 6,51
198675 162 502 41,92
198790 864 927 20,89
198895 972 512 5,62
198991 929 421 -4,21
1990115 656 765 25,81
1991114 174 003 -1,28
1992123 132 907 7,85
1993121 920 383 -0,98
199485 929 642 -29,52
1995107 269 236 24,83
1996106 623 052 -0,60
199798 111 444 -7,98
199899 636 396 1,55
1999102 961 488 3,34
200094 295 225 -8,42
2001101 809 963 7,97
2002114 134 828 12,11
2003146 895 909 28,70
2004170 294 422 15,93
2005175 952 405 3,32
2006187 858 361 6,77
2007192 146 174 2,28
2008255 325 155 32,88
2009257 754 068 0,95
2010271 322 734 5,26
2011306 979 546 13,14
2012323 712 344 5,45
2013336 946 894 4,09
2014339 358 499 0,72
2015267 180 718 -21,27
2016268 645 937 0,55
2017304 608 026 13,39

Faits saillants


Augmentation de 433% en 37 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 154 167 330,21. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 433 %. C'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (339 358 498,7) et c'est en 1982 qu'on enregistre la valeur la plus basse (49 536 903,9). Nous disposons des résultats pour 38 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 194 961 424. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.82).

En 1980, 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: Maurice.

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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