20 août 2019 Recherche  
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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 (%) **
197136 000 000
197322 000 000 -38,89
197423 000 000 4,55
197550 000 000 117,39
197718 000 000 -64,00
198376 000 000 322,22
19852 000 000 -97,37
19867 000 000 250,00
19887 000 000 0,00
198964 000 000 814,29
199465 000 000 1,56
19976 000 000 -90,77
200442 000 000 600,00
200520 000 000 -52,38
200713 000 000 -35,00
200813 000 000 0,00
200928 000 000 115,38
2010117 000 000 317,86
201221 000 000 -82,05
201325 000 000 19,05
2014114 000 000 356,00
201516 000 000 -85,96
201617 000 000 6,25
201780 000 000 370,59

Faits saillants


Augmentation de 122% en 46 ans


Pour l'ensemble de la période 1971-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 36 750 000. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 122 %. C'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (117 000 000) et c'est en 1985 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 000 000). Nous disposons des résultats pour 24 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 97 400 000. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = 0.19 et coefficient de détermination = 0.04).

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

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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