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Importations de biens et services ($ US courant)

Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
198926 582 969 178
199023 394 555 715 -11,99
199118 548 654 269 -20,71
199216 259 872 205 -12,34
199317 193 933 995 5,74
199420 260 561 601 17,84
199524 182 362 970 19,36
199621 479 093 119 -11,18
199721 890 744 282 1,92
199818 496 426 719 -15,51
199915 236 999 994 -17,62
200017 948 311 380 17,79
200119 550 082 835 8,92
200220 538 054 294 5,05
200326 431 263 713 28,69
200434 689 415 304 31,24
200541 678 927 547 20,15
200650 931 089 109 22,20
200768 937 623 762 35,35
200894 431 006 987 36,98
200953 817 383 715 -43,01
201069 484 601 038 29,11
201192 063 607 611 32,49
201299 091 978 476 7,63
201395 674 965 595 -3,45
201469 553 702 878 -27,30
201550 257 224 865 -27,74
201652 487 153 296 4,44
201762 494 002 993 19,07
201870 399 183 839 12,65

Faits saillants


Augmentation de 165% en 29 ans


Pour l'ensemble de la période 1989-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 43 799 524 829,87. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 165 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (99 091 978 476) et c'est en 1999 qu'on enregistre la valeur la plus basse (15 236 999 994). 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 27 364 841 531. 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 0,69 %. En 2018, cette même part est de 0,29 %.

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

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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