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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 (%) **
1980-82 669 699
198125 401 433 -130,73
1982-69 896 624 -375,17
1983-72 237 298 3,35
1984103 543 713 -243,34
19854 597 853 -95,56
1986-43 267 054 -1 041,03
1987-112 010 297 158,88
1988-195 210 147 74,28
1989-259 520 589 32,94
1990-263 300 000 1,46
1991-169 770 000 -35,52
1992-99 600 000 -41,33
1993-171 130 000 71,82
1994-174 200 000 1,79
1995-281 490 000 61,59
1996-211 500 000 -24,86
1997-315 730 000 49,28
1998-363 690 000 15,19
1999-293 200 000 -19,38
2000-358 800 000 22,37
2001-305 583 689 -14,83
2002-151 999 890 -50,26
2003-38 435 956 -74,71
2004-1 675 020 -95,64
200549 224 086 -3 038,72
2006-306 424 664 -722,51
2007-551 656 832 80,03
2008-1 223 839 164 121,85
2009-1 048 042 886 -14,36
2010-1 609 773 704 53,60
2011-2 087 253 428 29,66
2012-1 655 592 193 -20,68
2013-1 843 069 690 11,32
2014-2 165 987 727 17,52
2015-1 671 266 704 -22,84
2016-830 823 841 -50,29
2017-1 491 182 717 79,48
2018-2 564 699 081 71,99

Faits saillants


Très forte diminution en 38 ans


Pour l'ensemble de la période 1980-2018, on enregistre une moyenne annuelle de -587 224 662,03. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3002 %. C'est en 1984 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (103 543 713,1) et c'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-2 564 699 081). Nous disposons des résultats pour 39 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -1 962 921 536,61. 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).

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

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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