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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 (%) **
1992739 161 467
1993750 741 415 1,57
1994954 668 762 27,16
1995978 580 602 2,50
19961 214 691 177 24,13
19971 244 017 007 2,41
19981 310 263 312 5,33
19991 333 799 191 1,80
2000903 246 832 -32,28
20011 035 232 958 14,61
20021 054 766 919 1,89
20031 239 394 376 17,50
20041 222 075 053 -1,40
2005953 320 867 -21,99
2006583 233 581 -38,82
2007409 235 979 -29,83
2008368 390 842 -9,98
2009444 066 064 20,54
2010494 229 450 11,30
2011546 421 012 10,56

Faits saillants


Diminution de 26% en 19 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2011, on enregistre une moyenne annuelle de 888 976 844,8. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 26 %. C'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 333 799 191) et c'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus basse (368 390 841,5). Nous disposons des résultats pour 20 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 543 370 745. 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 = -0.55 et coefficient de détermination = 0.31).

En 1992, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. En 2011, cette même part est de 0,00 %.

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

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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