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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 (%) **
1977-155 400 000
1978-207 700 000 33,66
1979-311 000 000 49,74
1980-328 700 000 5,69
1981-535 000 000 62,76
1982-194 100 000 -63,72
1983198 700 000 -202,37
1984-202 300 000 -201,81
198575 100 000 -137,12
1986-98 900 000 -231,69
1987544 900 000 -650,96
1988721 400 000 32,39
1989111 500 000 -84,54
1990209 100 000 87,53
1991-241 100 000 -215,30
1992-264 200 000 9,58
1993-95 700 000 -63,78
199415 900 000 -116,61
1995-470 600 000 -3 059,75
1996-200 600 000 -57,37
1997-506 700 000 152,59
1998-1 016 000 000 100,51
1999-1 158 800 000 14,06
2000-672 500 000 -41,97
2001-170 300 000 -74,68
2002-95 522 600 -43,91
2003-536 500 000 461,65
2004-1 003 184 015 86,99
2005-1 064 100 000 6,07
2006-462 680 000 -56,52
2007-1 537 200 000 232,24
2008-2 640 900 000 71,80
2009-212 200 000 -91,96
2010-3 112 900 000 1 366,97
2011-4 522 600 000 45,29
2012-3 735 100 000 -17,41
2013-4 084 000 000 9,34
2014-6 677 200 000 63,50
2015-4 848 400 000 -27,39
2016-4 633 900 000 -4,42
2017-4 940 700 000 6,62
2018-5 066 800 000 2,55

Faits saillants


Très forte diminution en 41 ans


Pour l'ensemble de la période 1977-2018, on enregistre une moyenne annuelle de -1 288 735 396,76. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3160 %. C'est en 1988 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (721 400 000) et c'est en 2014 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-6 677 200 000). 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 -4 903 405 224,23. 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 = -0.78 et coefficient de détermination = 0.61).

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

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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