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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 (%) **
201076 953 942 777
201187 929 169 574 14,26
201294 688 415 911 7,69
201390 907 536 636 -3,99
201492 184 228 890 1,40
201591 384 159 107 -0,87
201693 029 658 060 1,80
201790 579 204 466 -2,63

Faits saillants


Augmentation de 18% en 7 ans


Pour l'ensemble de la période 2010-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 89 707 039 744. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 18 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (94 688 415 911) et c'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus basse (76 953 942 777). Nous disposons des résultats pour 8 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 87 634 934 716. 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 = 0.59 et coefficient de détermination = 0.35).

En 2010, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,41 %. En 2017, cette même part est de 0,37 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bahreïn, Oman, Qatar, Arabie Saoudite, Yémen.

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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