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Précisions


Exportations de biens et services ($ US constant 2010)
Les exportations 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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Investissements étrangers directs - entrées nettes ($ US courant)
Termes de l'échange net (2000 = 100)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199763 635 095
199853 648 953 -15,69
199955 986 135 4,36
200051 729 276 -7,60
200164 870 614 25,40
200262 181 792 -4,14
200399 703 126 60,34
200490 035 691 -9,70
2005105 299 615 16,95
2006116 371 317 10,51
2007129 649 046 11,41
2008209 754 839 61,79
2009135 087 050 -35,60
2010197 117 152 45,92
2011194 041 044 -1,56
2012269 458 290 38,87
2013215 065 794 -20,19
2014184 920 371 -14,02
2015162 907 896 -11,90
2016200 745 970 23,23
2017314 536 279 56,68
2018282 622 286 -10,15

Faits saillants


Augmentation de 344% en 21 ans


Pour l'ensemble de la période 1997-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 148 153 074. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 344 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (314 536 279,4) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (51 729 276,47). Nous disposons des résultats pour 22 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 434 298 285. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.9 et coefficient de détermination = 0.82).

En 1997, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,00 %. En 2018, cette même part est de 0,00 %.

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

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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