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Importations de biens et services ($ US courant)

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199012 438 352 860
19919 795 911 521 -21,24
199213 437 954 139 37,18
199315 843 237 073 17,90
199418 274 206 326 15,34
199525 999 660 889 42,28
199628 922 056 201 11,24
199727 567 148 076 -4,68
199828 245 170 564 2,46
199928 114 159 425 -0,46
200030 849 917 737 9,73
200133 952 260 639 10,06
200238 008 100 530 11,95
200347 928 497 997 26,10
200467 359 862 723 40,54
200581 541 235 693 21,05
200697 081 245 906 19,06
2007121 037 000 000 24,68
2008143 936 000 000 18,92
2009113 004 000 000 -21,49
2010130 581 000 000 15,55
2011153 815 000 000 17,79
2012147 999 000 000 -3,78
2013148 900 000 000 0,61
2014158 319 000 000 6,33
2015140 217 000 000 -11,43
2016140 151 000 000 -0,05
2017155 896 000 000 11,23
2018177 260 000 000 13,70

Faits saillants


Très forte augmentation en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 80 568 068 590,34. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1325 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (177 260 000 000) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (9 795 911 521). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 189 954 811 338. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.91).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,28 %. En 2018, cette même part est de 0,72 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Slovaquie, Pologne.

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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