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Importations de biens et services ($ US courant)

Source: Banque mondiale

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Termes de l'échange net (2000 = 100)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19903 514 920 847
19911 986 754 967 -43,48
19922 446 203 314 23,13
19931 938 101 600 -20,77
19942 743 399 815 41,55
19951 140 170 044 -58,44
19961 001 841 200 -12,13
19971 479 432 987 47,67
19981 340 894 551 -9,36
19991 066 705 912 -20,45
20001 212 806 559 13,70
20011 251 368 837 3,18
20021 439 783 577 15,06
20031 852 837 069 28,69
20042 469 517 738 33,28
20053 305 928 284 33,87
20064 416 173 613 33,58
20075 895 237 294 33,49
20087 472 763 684 26,76
20095 268 644 597 -29,50
20106 141 011 614 16,56
20117 906 428 698 28,75
20129 158 996 851 15,84
20139 303 346 219 1,58
20149 983 201 733 7,31
20158 713 813 290 -12,72
20168 529 809 862 -2,11
20179 387 918 470 10,06
201810 806 917 643 15,12

Faits saillants


Augmentation de 207% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 4 592 238 991,45. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 207 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (10 806 917 643) et c'est en 1996 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 001 841 200). 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 10 960 055 676. 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 = 0.87 et coefficient de détermination = 0.76).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,08 %. En 2018, cette même part est de 0,04 %.

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

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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