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Précisions


Importations de biens et services ($ US constant 2010)
Les importations de biens et services regroupent la valeur de l'ensemble des biens et services destinés à l'étranger. Cette donnée inclut la valeur des marchandises, du fret, des assurances, transports, etc. Étant exprimées en dollars constants, les données permettent une meilleure analyse dans le temps. Les données sont converties en dollars américains constants pour permettre des comparaisons internationales.

Source: Banque mondiale

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Termes de l'échange net (2000 = 100)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19952 595 952 085
19964 830 153 263 86,06
19976 440 164 469 33,33
19986 333 276 297 -1,66
19994 093 069 630 -35,37
20004 694 445 695 14,69
20018 364 585 116 78,18
200210 069 133 874 20,38
200311 883 769 100 18,02
200415 425 266 535 29,80
200514 979 024 533 -2,89
200617 827 671 561 19,02
200721 645 645 313 21,42
200823 828 009 917 10,08
200918 612 944 478 -21,89
201018 599 441 135 -0,07
201119 932 193 817 7,17
201219 808 462 489 -0,62
201321 091 425 454 6,48
201422 165 001 692 5,09
201523 043 479 324 3,96
201624 585 415 463 6,69
201727 321 613 969 11,13
201830 492 290 512 11,61

Faits saillants


Très forte augmentation en 23 ans


Pour l'ensemble de la période 1995-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 15 777 601 610,67. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 1075 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (30 492 290 512) et c'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 595 952 085). Nous disposons des résultats pour 24 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 42 159 001 971. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.91).

En 1995, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,03 %. En 2018, cette même part est de 0,12 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bosnie-Herzégovine, Bulgarie, Croatie, Macédoine du Nord, Monténégro, Roumanie, Slovénie, Kosovo.

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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