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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 (%) **
197618 536 000
1977-1 576 000 -108,50
1978-25 740 867 1 533,30
1979-11 375 000 -55,81
1980-38 850 000 241,54
1981-19 105 771 -50,82
1982-85 414 693 347,06
1983-145 571 091 70,43
1984-95 169 431 -34,62
1985-121 612 075 27,78
1986-119 209 072 -1,98
1987-123 333 258 3,46
1988-271 450 571 120,10
1989-243 287 629 -10,37
1990-289 196 444 18,87
1991-304 407 744 5,26
1992-181 318 183 -40,44
1993-222 500 901 22,71
1994-351 883 588 58,15
1995-356 390 023 1,28
1996-326 600 523 -8,36
1997-388 085 536 18,83
1998-67 194 168 -82,69
1999-78 677 776 17,09
2000-130 649 854 66,06
2001-164 687 682 26,05
2002215 187 101 -230,66
2003180 266 178 -16,23
200499 960 063 -44,55
2005153 094 707 53,16
2006150 080 619 -1,97
20075 659 483 -96,23
2008733 341 812 12 857,75
200921 414 156 -97,08
2010-127 615 743 -695,94
2011288 604 650 -326,15
2012576 932 973 99,90
20131 160 160 087 101,09
2014496 224 879 -57,23
20152 446 630 400 393,05
2016-167 829 919 -106,86
2017-815 328 541 385,81

Faits saillants


Très forte diminution en 41 ans


Pour l'ensemble de la période 1976-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 30 286 455,87. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 4499 %. C'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 446 630 400) et c'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-815 328 540,8). Nous disposons des résultats pour 42 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -2 082 329 979,73. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.39 et coefficient de détermination = 0.15).

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

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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