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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 (%) **
1978-280 600 000
197978 000 000 -127,80
1980-516 300 000 -761,92
1981-720 600 000 39,57
1982-560 600 000 -22,20
1983-263 000 000 -53,09
1984-146 600 000 -44,26
1985-395 300 000 169,65
1986-347 600 000 -12,07
1987-245 200 000 -29,46
1988-293 200 000 19,58
1989-218 600 000 -25,44
1990-594 400 000 171,91
1991-305 700 000 -48,57
1997-182 000 000 -40,46
1998-570 400 000 213,41
1999-386 400 000 -32,26
2000-662 446 600 71,44
2001-737 031 600 11,26
2002-663 224 352 -10,01
2003-663 221 347 -0,00
2004-444 734 000 -32,94
2005-232 041 264 -47,82
2006592 523 574 -355,35
2007-174 028 007 -129,37
2008-596 535 306 242,78
2009912 561 851 -252,98
20101 525 082 952 67,12
20111 092 799 717 -28,34
20121 371 805 759 25,53
2013-161 482 093 -111,77
2014-387 327 908 139,86
2015-767 651 771 98,19
2016-953 961 606 24,27
2017-1 006 367 560 5,49
2018-707 558 968 -29,69

Faits saillants


Diminution de 152% en 40 ans


Pour l'ensemble de la période 1978-2018, on enregistre une moyenne annuelle de -239 203 847,11. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 152 %. C'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 525 082 952) et c'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-1 006 367 560). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -1 959 807 605,79. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.16 et coefficient de détermination = 0.02).

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

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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