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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 (%) **
19755 930 373 301
19766 929 162 787 16,84
19774 560 903 961 -34,18
19786 129 733 319 34,40
197914 032 112 650 128,92
198015 301 663 132 9,05
198113 698 712 081 -10,48
19824 963 339 383 -63,77
19835 310 888 254 7,00
19846 427 709 530 21,03
19854 797 953 141 -25,36
19865 616 070 037 17,05
19874 561 060 707 -18,79
19884 601 668 105 0,89
19899 136 106 370 98,54
19903 886 221 421 -57,46
1991-26 478 480 600 -781,34
1992-450 169 837 -98,30
19932 498 686 384 -655,05
19943 243 108 695 29,79
19955 015 953 869 54,66
19967 107 345 148 41,69
19977 934 759 334 11,64
19982 214 889 280 -72,09
19995 009 614 079 126,18
200014 672 132 907 192,88
20018 323 614 606 -43,27
20024 264 689 770 -48,76
20039 424 132 295 120,98
200415 507 974 211 64,56
200530 070 547 945 93,90
200645 311 775 629 50,68
200741 330 130 543 -8,79
200860 239 349 741 45,75
200928 972 202 232 -51,90
201036 989 237 366 27,67
201166 145 829 374 78,82
201279 122 068 568 19,62
201369 492 793 731 -12,17
201453 965 916 438 -22,34
20158 584 241 437 -84,09
2016641 706 077 -92,52
20177 757 168 972 1 108,84
201823 428 452 077 202,02

Faits saillants


Augmentation de 295% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 16 505 076 168. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 295 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (79 122 068 568) et c'est en 1991 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-26 478 480 600). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -74 987 133 212,04. 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 = 0.55 et coefficient de détermination = 0.3).

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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