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Précisions


Exportations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit ici des transferts d'armements militaires sous différentes formes (vente, aide, cadeaux), ainsi que ceux effectués avec des licences manufacturières. Cette statistique regroupe des armes conventionnelles majeures telles que les avions, les véhicules blindés, l'artillerie, les systèmes de radar, etc. La somme totale est évaluée en dollars américains de 1990.Le calcul est fait par le SIPRI (Stockholm International Peace Research Institute)
Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19602 000 000
196112 000 000 500,00
19693 000 000 -75,00
19710 -100,00
197432 000 000 ?
197559 000 000 84,38
1976104 000 000 76,27
1977145 000 000 39,42
1978179 000 000 23,45
197970 000 000 -60,89
1980156 000 000 122,86
198162 000 000 -60,26
1982122 000 000 96,77
1983196 000 000 60,66
1984269 000 000 37,24
1985205 000 000 -23,79
1986151 000 000 -26,34
1987179 000 000 18,54
1988216 000 000 20,67
198947 000 000 -78,24
199096 000 000 104,26
1991114 000 000 18,75
199291 000 000 -20,18
199336 000 000 -60,44
199454 000 000 50,00
199533 000 000 -38,89
199623 000 000 -30,30
199723 000 000 0,00
199816 000 000 -30,43
200226 000 000 62,50
200446 000 000 76,92
20051 000 000 -97,83
200644 000 000 4 300,00
200753 000 000 20,45
200892 000 000 73,58
200943 000 000 -53,26
2010151 000 000 251,16
201131 000 000 -79,47
201233 000 000 6,45
201340 000 000 21,21
201442 000 000 5,00
201541 000 000 -2,38
2016111 000 000 170,73
201745 000 000 -59,46
2018*79 200 000 76,00
2019*86 971 429 9,81
2020*94 742 857 8,94
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = -1.5603542857143E10, coefficient de régression = 7771428.571. Le calcul est simple: au produit de l'année par le coefficient de régression, on additionne la constante. On obtient alors la valeur estimée.
**La variation est entre deux valeurs consécutives.

Faits saillants


Très forte augmentation en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 79 409 090,91. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 2150 %. C'est en 1984 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (269 000 000) et c'est en 1971 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0). Nous disposons des résultats pour 44 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 94 742 857. Cette prévision présente un niveau de fiabilité faible puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure assez peu linéaire (coefficient de corrélation = -0.16).

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

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

Pour les utilisateurs de R, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans R. On peut aussi avoir accès au site pédagogique sur R en sciences sociales. Production de graphiques, analyse de régression, analyse factorielle. Une centaine de codes facilement récupérables.

Accès au code R des statistiques ici utilisées

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