Importations de biens et services ($ US constant 2005)
Les importations 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) |
|
| Années | Valeurs | Variations (%) ** |
| 1960 | 3 512 121 072 |
|
| 1961 | 3 958 343 062 |
12,71 |
| 1962 | 4 358 692 435 |
10,11 |
| 1963 | 5 029 316 935 |
15,39 |
| 1964 | 5 796 296 851 |
15,25 |
| 1965 | 7 023 869 855 |
21,18 |
| 1966 | 6 990 457 982 |
-0,48 |
| 1967 | 7 489 574 622 |
7,14 |
| 1968 | 8 264 117 487 |
10,34 |
| 1969 | 9 543 978 164 |
15,49 |
| 1970 | 10 132 345 074 |
6,16 |
| 1971 | 10 931 283 864 |
7,89 |
| 1972 | 12 494 414 902 |
14,30 |
| 1973 | 16 696 649 738 |
33,63 |
| 1974 | 14 205 246 418 |
-14,92 |
| 1975 | 14 414 961 217 |
1,48 |
| 1976 | 15 797 086 476 |
9,59 |
| 1977 | 17 394 908 165 |
10,11 |
| 1978 | 18 183 709 942 |
4,53 |
| 1979 | 19 951 742 158 |
9,72 |
| 1980 | 21 814 454 300 |
9,34 |
| 1981 | 23 223 630 135 |
6,46 |
| 1982 | 22 618 424 314 |
-2,61 |
| 1983 | 23 200 815 731 |
2,57 |
| 1984 | 22 708 383 726 |
-2,12 |
| 1985 | 23 714 478 261 |
4,43 |
| 1986 | 27 005 404 177 |
13,88 |
| 1987 | 27 583 341 952 |
2,14 |
| 1988 | 29 606 754 990 |
7,34 |
| 1989 | 32 707 190 261 |
10,47 |
| 1990 | 35 443 502 045 |
8,37 |
| 1991 | 37 512 276 753 |
5,84 |
| 1992 | 37 916 184 228 |
1,08 |
| 1993 | 38 154 334 684 |
0,63 |
| 1994 | 38 726 756 894 |
1,50 |
| 1995 | 42 190 865 347 |
8,95 |
| 1996 | 46 383 069 654 |
9,94 |
| 1997 | 50 296 776 900 |
8,44 |
| 1998 | 59 431 591 433 |
18,16 |
| 1999 | 68 041 011 286 |
14,49 |
| 2000 | 81 771 760 260 |
20,18 |
| 2001 | 82 582 471 727 |
0,99 |
| 2002 | 79 748 086 841 |
-3,43 |
| 2003 | 85 644 216 718 |
7,39 |
| 2004 | 89 427 638 741 |
4,42 |
| 2005 | 90 191 444 921 |
0,85 |
| 2006 | 102 196 000 000 |
13,31 |
| 2007 | 118 035 000 000 |
15,50 |
| 2008 | 119 594 000 000 |
1,32 |
| 2009 | 95 252 244 930 |
-20,35 |
| 2010 | 91 984 510 746 |
-3,43 |
| 2011 | 83 293 148 354 |
-9,45 |
| 2012 | 75 713 957 625 |
-9,10 |
| 2013 | 73 902 627 589 |
-2,39 |
| 2014 | 79 576 472 290 |
7,68 |
| 2015 | 79 898 091 684 |
0,40 |
| 2016 | 80 100 646 380 |
0,25 |
| 2017 | 85 771 189 291 |
7,08 |
| 2018* | 86 080 682 940 |
0,36 |
| 2019* | 88 057 878 782 |
2,30 |
| 2020* | 90 035 074 623 |
2,25 |
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -3.903900525870323E12, coefficient de régression = 1.977195841829E9. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives. |
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| |
Très forte augmentation en 57 ans
Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 43 364 342 726,62. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2342 %. C'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (119 594 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (3 512 121 072). Nous disposons des résultats pour 58 années.
Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 90 035 074 623. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure très linéaire (coefficient de corrélation = 0.92).
Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région:
Turquie.
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).
Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.
Accès au code R des statistiques ici utilisées
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