10 décembre 2019 Recherche  
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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 (%) **
1975-754 701 920
1976-1 281 661 620 69,82
1977-956 582 941 -25,36
1978-462 752 447 -51,62
1979-54 044 740 -88,32
1980-1 064 048 802 1 868,83
1981-4 685 750 197 340,37
1982-3 258 258 124 -30,46
1983-1 632 320 059 -49,90
1984-623 192 196 -61,82
1985379 982 443 -160,97
19861 165 538 046 206,73
1987435 179 064 -62,66
1988-1 065 786 165 -344,91
1989152 947 803 -114,35
1990-181 400 582 -218,60
1991-716 355 678 294,90
1992-184 237 319 -74,28
1993232 902 408 -226,41
1994-2 195 757 409 -1 042,78
1995-131 802 964 -94,00
1996-4 905 833 674 3 622,10
1997-6 631 659 444 35,18
1998-8 379 258 571 26,35
1999-11 277 100 728 34,58
2000-12 847 945 974 13,93
2001-12 672 756 445 -1,36
2002-11 351 637 400 -10,42
2003-11 878 221 849 4,64
2004-15 814 209 486 33,14
2005-19 538 222 447 23,55
2006-22 218 270 974 13,72
2007-23 523 401 930 5,87
2008-31 948 592 157 35,82
2009-25 453 935 770 -20,33
2010-24 201 695 545 -4,92
2011-14 782 567 531 -38,92
2012-3 957 290 665 -73,23
20133 594 889 172 -190,84
2014141 838 940 -96,05
2015235 181 129 65,81
20161 200 978 378 410,66
20171 166 662 325 -2,86
2018-1 508 263 712 -229,28

Faits saillants


Diminution de 100% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2018, on enregistre une moyenne annuelle de -6 214 395 884,64. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 100 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 594 889 172) et c'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-31 948 592 157). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -5 023 849 139,05. 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 = -0.41 et coefficient de détermination = 0.17).

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

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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