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Importations de biens et services ($ US courant)

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199529 447 835 052
199637 396 239 012 26,99
199743 143 963 651 15,37
199853 499 741 037 24,00
199950 740 591 364 -5,16
200057 687 812 061 13,69
200158 766 945 944 1,87
200263 908 088 235 8,75
200378 404 772 312 22,68
200494 256 069 554 20,22
2005109 180 000 000 15,83
2006137 649 000 000 26,08
2007180 625 000 000 31,22
2008228 993 000 000 26,78
2009167 305 000 000 -26,94
2010201 570 000 000 20,48
2011235 434 000 000 16,80
2012224 581 000 000 -4,61
2013232 613 000 000 3,58
2014251 577 000 000 8,15
2015221 619 000 000 -11,91
2016227 320 000 000 2,57
2017264 007 000 000 16,14
2018303 959 000 000 15,13

Faits saillants


Augmentation de 932% en 23 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 148 070 169 600. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 932 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (303 959 000 000) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (29 447 835 052). 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 358 678 208 902. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.96 et coefficient de détermination = 0.93).

En 1995, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,47 %. En 2018, cette même part est de 1,23 %.

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

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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