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Précisions


Importations de biens et services ($ US constant 2010)
Les importations 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)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19955 786 376 809
19967 493 404 446 29,50
19979 681 142 269 29,20
199810 303 060 208 6,42
19998 804 937 087 -14,54
20009 385 296 175 6,59
200111 235 838 711 19,72
200213 497 386 180 20,13
200314 792 733 427 9,60
200417 084 128 655 15,49
200520 559 107 983 20,34
200623 490 564 043 14,26
200726 029 634 326 10,81
200829 201 991 010 12,19
200921 026 367 977 -28,00
201024 952 274 895 18,67
201128 696 821 484 15,01
201230 603 713 380 6,64
201333 392 559 653 9,11
201434 426 527 098 3,10
201536 772 734 692 6,82
201638 176 609 120 3,82
201742 765 377 896 12,02
201844 615 840 304 4,33

Faits saillants


Augmentation de 671% en 23 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 22 615 600 960. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 671 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (44 615 840 304) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 786 376 809). Nous disposons des résultats pour 24 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 60 761 126 288. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.96).

En 1995, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,07 %. En 2018, cette même part est de 0,18 %.

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

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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