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Exportations de biens et services ($ US courant)

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1986597 773 147
1987645 766 109 8,03
1988640 721 918 -0,78
1989756 205 506 18,02
1990828 657 265 9,58
1991914 442 808 10,35
1992817 037 844 -10,65
1993869 557 551 6,43
1994769 761 044 -11,48
1995780 076 675 1,34
1996742 664 658 -4,80
1997740 150 188 -0,34
1998763 847 003 3,20
1999749 004 814 -1,94
2000734 578 521 -1,93
2001809 760 048 10,23
2002780 999 308 -3,55
2003894 584 161 14,54
2004902 874 207 0,93
20051 021 679 596 13,16
20061 005 390 516 -1,59
20071 479 451 798 47,15
20081 507 080 732 1,87
20091 512 364 200 0,35
20102 079 424 662 37,49
20112 212 106 789 6,38
20122 531 048 966 14,42
20132 217 341 673 -12,39
20142 342 843 821 5,66
20151 890 478 301 -19,31
20162 527 277 838 33,68
20174 708 748 038 86,32
20184 082 343 802 -13,30

Faits saillants


Augmentation de 583% en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1986-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 1 389 577 076,36. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 583 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 708 748 038) et c'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus basse (597 773 146,7). Nous disposons des résultats pour 33 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 7 591 947 459. 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 = 0.8 et coefficient de détermination = 0.64).

En 1986, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. En 2018, cette même part est de 0,02 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Gambie, Liberia, Guinée-Bissau, Sénégal, Sierra Leone.

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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