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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 (%) **
20053 583 355 428
20063 652 042 752 1,92
20075 942 729 603 62,72
20087 794 030 129 31,15
20097 193 785 588 -7,70
20109 601 437 176 33,47
20118 378 620 545 -12,74
201210 023 932 128 19,64
20138 610 268 399 -14,10
20148 350 274 567 -3,02
20155 564 623 861 -33,36
20164 626 710 052 -16,85
20174 939 845 764 6,77
20185 434 238 010 10,01

Faits saillants


Augmentation de 52% en 13 ans


Pour l'ensemble de la période 2005-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 6 692 563 748,57. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 52 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (10 023 932 128) et c'est en 2005 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 583 355 428). Nous disposons des résultats pour 14 années. En 2005, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. 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: Congo (rep. dem.), Cameroun, Centrafricaine (rep), Gabon.

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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