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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 (%) **
1982-530 950 259
1983-180 988 794 -65,91
198438 965 736 -121,53
1985-454 953 571 -1 267,57
1986-1 365 024 333 200,04
1987-675 976 876 -50,48
1988-572 012 791 -15,38
1989-588 084 500 2,81
1990378 583 738 -164,38
1991403 164 331 6,49
1992351 916 420 -12,71
1993-4 262 485 321 -1 311,22
1994-4 053 569 973 -4,90
1995-1 576 899 744 -61,10
1996-1 733 083 177 9,90
1997-1 942 943 622 12,11
1998-3 464 945 161 78,33
1999-3 881 171 019 12,01
2000-3 996 121 222 2,96
2001-3 134 592 353 -21,56
2002-4 322 598 243 37,90
2003-6 830 919 422 58,03
2004-8 848 176 667 29,53
2005-7 883 448 149 -10,90
2006-8 118 985 570 2,99
2007-9 950 101 329 22,55
2008-10 931 112 963 9,86
2009-992 180 623 -90,92
2010346 345 717 -134,91
20111 132 350 888 226,94
20122 188 671 780 93,29
20135 094 380 192 132,76
20142 038 410 829 -59,99
20153 356 531 124 64,66
20167 759 865 258 131,19
20173 847 970 700 -50,41
2018806 098 333 -79,05

Faits saillants


Augmentation de 252% en 36 ans


Pour l'ensemble de la période 1982-2018, on enregistre une moyenne annuelle de -1 690 488 415,78. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 252 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 759 865 258) et c'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-10 931 112 963). Nous disposons des résultats pour 37 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 666 088 014. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.13 et coefficient de détermination = 0.02).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Slovaquie, Pologne.

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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