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Balance courante ($ US courant)
La balance courante est un indicateur économique complexe. Au départ, comme toute balance, y compris celle des particuliers, elle tient compte des entrées et des sorties, des recettes et des versements. Elle est donc composée de différents soldes. D'une manière plus spécifique, elle indique le solde des mouvements de biens et de services ainsi que les flux de revenus de placement entre un pays et le reste du monde. Plus concrètement, la balance courante compte trois composantes essentielles: 1) la balance commerciale (exportations moins les importations) des biens et des services (transport, tourisme, gestion) ;2) le solde des revenus de placement (ex.: intérêts, dividendes) et 3) et le solde des transferts courants (ex.: successions et capitaux des immigrants -ce qu'ils envoient hors du pays et ce qu'ils apportent au sein d'un pays). C'est un autre indicateur sur la santé commerciale d'un pays vis-à-vis ses partenaires commerciaux. Quand la balance courante est négative, le pays vit au-dessus de ses moyens puisqu'il consomme et investit plus qu'il ne produit de richesses. Inversement, quand la balance est positive, le pays produit plus de richesses qu'il n'en consomme. Généralement, une balance courante positive permet à un pays de rembourser sa dette ou même de prêter à d'autres pays. Par contre, une balance négative doit être compensée par des emprunts auprès d'agents extérieurs ou en encore en vendant des actifs possédés à l'extérieur du pays. Ce calcul a été effectué par la Banque mondiale. Les données sont en dollars courants.

Source: Banque mondiale

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Investissements étrangers directs - entrées nettes ($ US courant)
Termes de l'échange net (2000 = 100)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1977-35 300 000
1978-270 500 000 666,29
1979-205 600 000 -23,99
1980-163 300 000 -20,57
1981-572 700 000 250,70
1982-399 100 000 -30,31
1983-223 900 000 -43,90
1984-377 400 000 68,56
1985-246 300 000 -34,74
1986-17 600 000 -92,85
1987-442 500 000 2 414,20
1988-414 000 000 -6,44
1989-367 100 000 -11,33
1990-212 900 000 -42,00
1991-183 700 000 -13,72
1992-705 900 000 284,27
1993-701 700 000 -0,59
1994-625 300 000 -10,89
1995-572 100 000 -8,51
1996-451 000 000 -21,17
1997-633 500 000 40,47
1998-1 039 100 000 64,03
1999-1 025 900 000 -1,27
2000-1 049 600 000 2,31
2001-1 252 904 185 19,37
2002-1 234 874 116 -1,44
2003-1 039 185 911 -15,85
2004-1 164 400 000 12,05
2005-1 241 000 000 6,58
2006-1 524 000 000 22,80
2007-1 785 600 000 17,17
2008-1 413 893 284 -20,82
2009272 838 592 -119,30
2010-563 258 368 -306,44
2011-1 598 673 041 183,83
2012-1 309 617 984 -18,08
2013-1 351 106 930 3,17
2014-1 229 741 258 -8,98
2015-96 400 049 -92,16
20161 023 400 000 -1 161,62
20171 188 700 000 16,15
2018638 300 000 -46,30

Faits saillants


Très forte augmentation en 41 ans


Pour l'ensemble de la période 1977-2018, on enregistre une moyenne annuelle de -586 128 962,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1908 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 188 700 000) et c'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-1 785 600 000). Nous disposons des résultats pour 42 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 5 002 016 059. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = -0.14 et coefficient de détermination = 0.02).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Salvador, Honduras, Nicaragua, Panama.

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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