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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 (%) **
19801 557 046 478
19811 421 290 244 -8,72
19821 505 246 025 5,91
19831 223 458 646 -18,72
19841 139 274 918 -6,88
1985924 474 258 -18,85
19861 020 790 384 10,42
19871 063 020 812 4,14
19881 038 633 788 -2,29
19891 149 151 076 10,64
19901 074 763 387 -6,47
19911 107 818 059 3,08
19921 021 701 443 -7,77
19931 029 852 459 0,80
19941 279 118 420 24,20
19951 255 300 182 -1,86
19961 154 693 124 -8,01
19971 158 909 846 0,37
19981 247 356 668 7,63
19991 764 414 070 41,45
20001 715 371 362 -2,78
20011 349 896 166 -21,31
20022 762 254 675 104,63
20032 889 399 449 4,60
20042 937 951 437 1,68
20053 098 805 736 5,48
20063 134 907 448 1,17
20073 535 554 648 12,78
20084 079 770 339 15,39
20094 618 334 794 13,20
20104 693 423 656 1,63
20115 895 109 049 25,60
20129 573 553 003 62,40
201312 335 336 796 28,85
201414 130 654 700 14,55
201513 177 720 862 -6,74
201613 667 113 509 3,71
201713 185 408 966 -3,52
201814 635 804 217 11,00

Faits saillants


Augmentation de 840% en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 3 988 530 400,82. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 840 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (14 635 804 217) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (924 474 257,8). Nous disposons des résultats pour 39 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 16 007 206 181. 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 = 0.8 et coefficient de détermination = 0.64).

En 1980, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,04 %. En 2018, cette même part est de 0,06 %.

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

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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