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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 (%) **
197442 532 712
197551 520 758 21,13
197630 360 000 -41,07
197711 615 000 -61,74
1978-70 725 000 -708,91
1979-119 236 704 68,59
1980-129 681 080 8,76
1981-81 246 252 -37,35
1982-113 831 459 40,11
1983-106 992 191 -6,01
1984-77 476 949 -27,59
1985-38 350 141 -50,50
198610 761 339 -128,06
198765 568 671 509,30
198895 097 027 45,03
198977 058 655 -18,97
199050 747 475 -34,14
199147 187 662 -7,01
1992-40 567 821 -185,97
1993-63 683 432 56,98
19941 844 937 -102,90
1995-29 719 734 -1 710,88
1996-51 962 749 74,84
1997-2 740 691 -94,73
1998-93 335 101 3 305,53
1999-32 957 910 -64,69
2000-45 863 821 39,16
20019 000 850 -119,63
200233 206 128 268,92
200389 400 978 169,23
200471 299 923 -20,25
2005-102 646 147 -243,96
2006-196 624 545 91,56
2007-65 542 456 -66,67
2008-231 236 051 252,80
2009-414 313 254 79,17
2010-388 309 495 -6,28
201142 453 129 -110,93
2012584 327 074 1 276,41
2013769 363 102 31,67
2014766 213 043 -0,41
2015734 382 178 -4,15
2016541 057 245 -26,32
2017553 645 250 2,33

Faits saillants


Très forte augmentation en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1974-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 49 581 821,8. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1202 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (769 363 102,1) et c'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-414 313 253,9). 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 397 117 342. 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 = 0.43 et coefficient de détermination = 0.19).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Botswana, Lesotho, Afrique du Sud, Namibie.

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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