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Exportations de biens et services ($ US constant 2010)
Les exportations 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 (%) **
20061 676 073 768
20072 188 660 115 30,58
20081 895 468 345 -13,40
20092 004 018 511 5,73
20102 079 424 662 3,76
20112 059 780 478 -0,94
20122 188 208 671 6,24
20131 976 621 717 -9,67
20142 107 111 708 6,60
20152 223 674 529 5,53
20162 777 810 115 24,92
20174 825 805 662 73,73
20185 064 554 419 4,95

Faits saillants


Augmentation de 202% en 12 ans


Pour l'ensemble de la période 2006-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 543 631 773,54. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 202 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (5 064 554 419) et c'est en 2006 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 676 073 768). Nous disposons des résultats pour 13 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 9 717 564 383. 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 = 0.74 et coefficient de détermination = 0.54).

En 2006, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. 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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