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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 (%) **
1960104 000 000
1961244 000 000 134,62
1962261 000 000 6,97
1963240 000 000 -8,05
1964385 000 000 60,42
1965295 000 000 -23,38
1966243 000 000 -17,63
1967149 000 000 -38,68
1968192 000 000 28,86
1969325 000 000 69,27
1970280 000 000 -13,85
1971395 000 000 41,07
1972296 000 000 -25,06
1973341 000 000 15,20
1974417 000 000 22,29
1975526 000 000 26,14
1976529 000 000 0,57
1977505 000 000 -4,54
1978691 000 000 36,83
19791 303 000 000 88,57
19801 168 000 000 -10,36
19811 715 000 000 46,83
19821 699 000 000 -0,93
19831 212 000 000 -28,66
19841 278 000 000 5,45
1985920 000 000 -28,01
1986228 000 000 -75,22
1987617 000 000 170,61
1988386 000 000 -37,44
1989335 000 000 -13,21
1990206 000 000 -38,51
1991349 000 000 69,42
1992248 000 000 -28,94
1993341 000 000 37,50
1994208 000 000 -39,00
1995297 000 000 42,79
1996291 000 000 -2,02
1997454 000 000 56,01
1998426 000 000 -6,17
1999504 000 000 18,31
2000208 000 000 -58,73
2001256 000 000 23,08
2002478 000 000 86,72
2003365 000 000 -23,64
2004263 000 000 -27,95
2005832 000 000 216,35
2006553 000 000 -33,53
2007749 000 000 35,44
2008422 000 000 -43,66
2009512 000 000 21,33
2010537 000 000 4,88
2011944 000 000 75,79
2012747 000 000 -20,87
2013867 000 000 16,06
2014683 000 000 -21,22
2015711 000 000 4,10
2016670 000 000 -5,77
2017660 000 000 -1,49
2018*623 200 000 -5,58
2019*594 685 714 -4,58
2020*566 171 429 -4,79
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 5.8165028571429E10, coefficient de régression = -2.8514285714E7. 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


Augmentation de 535% en 57 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 535 517 244,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 535 %. C'est en 1981 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 715 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (104 000 000). Nous disposons des résultats pour 58 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de 566 171 429. 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 = 0.19).

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

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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