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Importations de biens et services ($ US courant)

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
1989106 427 000 000
199092 740 965 658 -12,86
199167 259 259 259 -27,48
1992222 111 000 000 230,23
1993132 674 000 000 -40,27
199491 639 498 027 -30,93
1995102 420 000 000 11,76
199685 589 979 710 -16,43
199791 218 668 971 6,58
199866 522 411 128 -27,07
199951 275 385 865 -22,92
200062 417 348 027 21,73
200174 250 942 749 18,96
200284 408 293 461 13,68
2003102 760 000 000 21,74
2004130 993 000 000 27,47
2005164 341 000 000 25,46
2006207 914 000 000 26,51
2007279 983 000 000 34,66
2008366 597 000 000 30,94
2009250 605 000 000 -31,64
2010322 367 000 000 28,64
2011408 777 000 000 26,80
2012447 049 000 000 9,36
2013468 623 000 000 4,83
2014426 062 000 000 -9,08
2015281 491 000 000 -33,93
2016263 795 000 000 -6,29
2017326 913 000 000 23,93
2018344 263 000 000 5,31

Faits saillants


Augmentation de 223% en 29 ans


Pour l'ensemble de la période 1989-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 204 116 258 816. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 223 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (468 623 000 000) et c'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus basse (51 275 385 865). Nous disposons des résultats pour 30 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 97 544 739 538. 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 = 0.79 et coefficient de détermination = 0.62).

En 1989, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 2,77 %. En 2018, cette même part est de 1,40 %.

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

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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