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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Termes de l'échange net (2000 = 100) |
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Années | Valeurs | Variations (%) ** |
2000 | 227 519 600 |
|
2001 | 268 373 074 |
17,96 |
2002 | 241 175 299 |
-10,13 |
2003 | 136 614 144 |
-43,35 |
2004 | 316 342 018 |
131,56 |
2005 | 238 685 741 |
-24,55 |
2006 | 199 148 317 |
-16,56 |
2007 | 201 782 336 |
1,32 |
2008 | 204 219 400 |
1,21 |
2009 | 376 915 000 |
84,56 |
2010 | 382 397 400 |
1,45 |
2011 | 386 509 200 |
1,08 |
2012 | 391 991 600 |
1,42 |
2013 | 398 844 600 |
1,75 |
2014 | 371 432 600 |
-6,87 |
2015 | 319 349 800 |
-14,02 |
2016 | 338 538 200 |
6,01 |
2017 | 359 097 200 |
6,07 |
2018 | 361 838 400 |
0,76 |
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Augmentation de 59% en 18 ans Pour l'ensemble de la période 2000-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 301 093 366,74. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 59 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (398 844 600) et c'est en 2003 qu'on enregistre la valeur la plus basse (136 614 143,8). Nous disposons des résultats pour 19 années.
Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 303 124 512. 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 = 0.69 et coefficient de détermination = 0.48).
En 2000, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2018, cette même part est de 0,00 %.
Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région:
Gambie,
Guinée,
Guinée-Bissau,
Sénégal,
Sierra Leone.
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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