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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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Investissements étrangers directs - entrées nettes ($ US courant)
Termes de l'échange net (2000 = 100)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
20062 569 607 270
20073 035 841 437 18,14
20082 783 623 890 -8,31
20092 859 969 265 2,74
20102 961 065 637 3,53
20113 530 428 802 19,23
20123 982 602 308 12,81
20134 322 095 047 8,52
20144 107 895 543 -4,96
20154 495 464 676 9,43
20167 685 347 344 70,96
20176 330 478 796 -17,63
20185 973 699 324 -5,64

Faits saillants


Augmentation de 132% en 12 ans


Pour l'ensemble de la période 2006-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 4 202 932 224. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 132 %. C'est en 2016 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (7 685 347 344) et c'est en 2006 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 569 607 270). Nous disposons des résultats pour 13 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 10 402 935 515. 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 = 0.88 et coefficient de détermination = 0.77).

En 2006, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,02 %. En 2018, cette même part est de 0,02 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Gambie, Liberia, Guinée-Bissau, Sénégal, Sierra Leone.

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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