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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 (%) **
1986539 720 564
1987626 828 740 16,14
1988740 909 308 18,20
1989724 403 496 -2,23
1990891 764 001 23,10
1991922 121 890 3,40
1992856 409 525 -7,13
1993920 887 065 7,53
1994874 985 348 -4,98
1995905 906 828 3,53
1996941 918 717 3,98
1997864 746 363 -8,19
1998966 133 347 11,72
1999901 093 975 -6,73
2000867 392 016 -3,74
2001850 549 843 -1,94
2002854 522 371 0,47
2003868 000 109 1,58
2004946 513 576 9,05
20051 031 237 407 8,95
20061 922 724 849 86,45
20072 988 313 293 55,42
20082 962 825 503 -0,85
20093 177 066 501 7,23
20102 961 065 637 -6,80
20113 620 035 689 22,25
20124 089 175 143 12,96
20134 519 671 005 10,53
20144 396 562 741 -2,72
20154 480 281 625 1,90
20167 095 972 120 58,38
20175 945 773 965 -16,21
201810 429 697 037 75,41

Faits saillants


Très forte augmentation en 32 ans


Pour l'ensemble de la période 1986-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 2 293 491 207,76. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1832 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (10 429 697 037) et c'est en 1986 qu'on enregistre la valeur la plus basse (539 720 564). 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 16 136 883 395. 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 = 0.81 et coefficient de détermination = 0.66).

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 0,04 %.

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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