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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 (%) **
1975-606 302 400
1976-439 752 683 -27,47
1977-1 097 445 443 149,56
1978-1 152 723 464 5,04
1979-2 086 720 158 81,03
1980-2 076 322 211 -0,50
1981-2 571 149 248 23,83
1982-1 003 125 374 -60,99
1983-2 873 463 763 186,45
1984-2 108 581 331 -26,62
1985-1 537 321 795 -27,09
1986247 028 907 -116,07
1987-366 478 856 -248,35
1988-1 654 360 232 351,42
1989-2 497 933 327 50,99
1990-7 281 096 403 191,48
1991-7 571 451 944 3,99
1992-6 303 407 264 -16,75
1993-6 354 894 272 0,82
1994-8 058 935 440 26,81
1995-13 581 744 650 68,53
1996-14 691 474 457 8,17
1997-3 021 103 817 -79,44
199814 242 468 917 -571,43
199912 427 871 817 -12,74
20009 313 150 885 -25,06
20015 100 898 194 -45,23
20024 654 204 783 -8,76
20034 771 810 541 2,53
20042 759 369 127 -42,17
2005-7 641 770 000 -376,94
20062 314 730 000 -130,29
200715 583 700 000 573,24
2008930 870 000 -94,03
200922 189 105 412 2 283,70
201011 486 104 955 -48,24
20119 426 846 325 -17,93
2012-1 698 328 450 -118,02
2013-4 861 158 184 186,23
201415 223 994 230 -413,18
201532 112 715 661 110,93
201648 207 835 829 50,12
201750 211 141 986 4,16
201835 158 838 201 -29,98

Faits saillants


Très forte augmentation en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 4 391 491 884. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 5899 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (50 211 141 986) et c'est en 1996 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-14 691 474 457). 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 116 513 293 449. 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 = 0.62 et coefficient de détermination = 0.38).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Cambodge, Laos, Viêt Nam.

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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