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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 (%) **
1975-1 081 801
1976-34 155 000 3 057,24
1977-9 200 000 -73,06
19788 510 000 -192,50
198056 327 812 561,90
19814 273 120 -92,41
1982132 541 467 3 001,75
1983169 448 943 27,85
1984159 442 343 -5,91
1985142 151 436 -10,84
1986137 653 412 -3,16
1987250 934 736 82,29
1988109 729 030 -56,27
198970 934 079 -35,36
1990101 686 602 43,35
1991-119 075 681 -217,10
1992-163 476 904 37,29
1993-111 904 464 -31,55
1994-27 227 338 -75,67
1995-164 901 567 505,65
1996-250 408 964 51,85
1997-252 956 270 1,02
1998-240 934 450 -4,75
1999-201 708 994 -16,28
2000-76 176 203 -62,23
200120 832 634 -127,35
200251 241 060 145,97
200344 455 844 -13,24
2004100 744 818 126,62
2005165 736 271 64,51
2006283 300 471 70,93
2007373 218 833 31,74
2008344 735 039 -7,63
200955 187 816 -83,99
2010-158 319 247 -386,87
2011-210 838 129 33,17
2012-377 094 095 78,85
2013-167 685 028 -55,53
2014-122 512 646 -26,94
2015-77 639 215 -36,63
2016-198 197 895 155,28
2017-182 048 312 -8,15
2018-114 445 864 -37,13

Faits saillants


Très forte diminution en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2018, on enregistre une moyenne annuelle de -11 137 261,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 10479 %. C'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (373 218 833) et c'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-377 094 095). Nous disposons des résultats pour toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -152 703 780,57. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = -0.29 et coefficient de détermination = 0.08).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Botswana, Afrique du Sud, Namibie, Eswatini.

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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