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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 (%) **
1975-754 701 920
1976-1 281 661 620 69,82
1977-956 582 941 -25,36
1978-462 752 447 -51,62
1979-54 044 740 -88,32
1980-1 064 048 802 1 868,83
1981-4 685 750 197 340,37
1982-3 258 258 124 -30,46
1983-1 632 320 059 -49,90
1984-623 192 196 -61,82
1985379 982 443 -160,97
19861 165 538 046 206,73
1987435 179 064 -62,66
1988-1 065 786 165 -344,91
1989152 947 803 -114,35
1990-181 400 582 -218,60
1991-716 355 678 294,90
1992-184 237 319 -74,28
1993232 902 408 -226,41
1994-2 195 757 409 -1 042,78
1995-131 802 964 -94,00
1996-4 905 833 674 3 622,10
1997-6 631 659 444 35,18
1998-8 379 258 571 26,35
1999-11 285 823 411 34,69
2000-12 837 031 422 13,74
2001-12 688 673 086 -1,16
2002-11 211 700 616 -11,64
2003-11 015 502 324 -1,75
2004-15 119 121 007 37,25
2005-18 936 787 440 25,25
2006-21 356 231 609 12,78
2007-23 226 935 476 8,76
2008-31 230 591 786 34,46
2009-25 121 217 594 -19,56
2010-24 406 544 935 -2,84
2011-14 719 312 840 -39,69
2012-3 561 728 370 -75,80
20133 720 882 132 -204,47
2014340 855 578 -90,84
2015470 642 360 38,08
20162 413 090 982 412,72
20173 051 176 578 26,44
2018916 699 553 -69,96

Faits saillants


Augmentation de 221% en 43 ans


Pour l'ensemble de la période 1975-2018, on enregistre une moyenne annuelle de -5 968 243 311,91. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 221 %. C'est en 2013 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 720 882 132) et c'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus basse (-31 230 591 786). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 747 426 719. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.37 et coefficient de détermination = 0.14).

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

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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