Donn�es
Ann�es	Valeurs	Variations (%) **
1985	9,60
1986	9,30	-3,12
1987	9,00	-3,23
1988	8,70	-3,33
1989	8,40	-3,45
1990	8,20	-2,38
1991	8,20	0,00
1992	8,20	0,00
1993	8,20	0,00
1994	8,10	-1,22
1995	8,00	-1,23
1996	7,80	-2,50
1997	7,50	-3,85
1998	7,10	-5,33
1999	6,60	-7,04
2000	6,00	-9,09
2001	5,50	-8,33
2002	5,00	-9,09
2003	4,50	-10,00
2004	4,00	-11,11
2005	3,50	-12,50
2006	3,00	-14,29
2007	2,60	-13,33
2008	2,20	-15,38
2009	2,00	-9,09
2010	1,80	-10,00
2011	1,80	0,00
2012	1,80	0,00
2013	1,80	0,00
2014	1,70	-5,56
2015	1,70	0,00
2016	1,60	-5,88
2017	1,50	-6,25

Faits saillants

Diminution de 84% en 32 ans

Pour l'ensemble de la p�riode 1985-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 5,3. Le changement enregistr� entre la premi�re et la derni�re ann�e est de 84 %. C'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus �lev�e (9,6) et c'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1,5). Nous disposons des r�sultats pour 33 ann�es.

Sur la base des donn�es disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1,05. Cette pr�vision pr�sente un niveau de fiabilit� tr�s �lev� puisque les valeurs disponibles ont une structure lin�aire (coefficient de corr�lation = -0.98 et coefficient de d�termination = 0.95).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la r�gion: Russie, Ukraine.

Pr�cisions m�thodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombrag�es soulignent les valeurs n�gatives. Le graphique est construit � partir des composantes Highcharts. Les balises pour �valuer la fiabilit� des pr�visions sont fond�es sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas o� l'on proc�de � des estimations, les r�gressions sont du type MCO (Moindres carr�s ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format ad�quat pour une r�cup�ration imm�diate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Acc�s aux codes R et Python des statistiques ici utilis�es

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