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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 (%) **
2007144 757 732
2008151 070 398 4,36
2009166 951 160 10,51
2010126 560 087 -24,19
2011185 024 816 46,20
2012135 641 361 -26,69
2013158 426 321 16,80
2014162 346 158 2,47
2015190 268 415 17,20
2016210 599 954 10,69
2017173 106 492 -17,80
2018195 440 310 12,90

Faits saillants


Augmentation de 35% en 11 ans


Pour l'ensemble de la période 2007-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 166 682 767,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 35 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (210 599 954,5) et c'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus basse (126 560 086,6). Nous disposons des résultats pour 12 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 246 211 753. 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 = 0.66 et coefficient de détermination = 0.44).

En 2007, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2018, cette même part est de 0,00 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Gambie, Guinée, Liberia, 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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