Université de Sherbrooke Lettres et sciences humaines École de politique appliquée

16 juillet 2018

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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 (%) **
19601 000 000
196161 000 000 6 000,00
1962100 000 000 63,93
19638 000 000 -92,00
196414 000 000 75,00
19665 000 000 -64,29
196934 000 000 580,00
197115 000 000 -55,88
19728 000 000 -46,67
197334 000 000 325,00
197453 000 000 55,88
19789 000 000 -83,02
197911 000 000 22,22
1980167 000 000 1 418,18
198317 000 000 -89,82
198417 000 000 0,00
198544 000 000 158,82
198699 000 000 125,00
198915 000 000 -84,85
199030 000 000 100,00
199168 000 000 126,67
1992126 000 000 85,29
1993153 000 000 21,43
1994162 000 000 5,88
1995158 000 000 -2,47
1996188 000 000 18,99
199732 000 000 -82,98
200740 000 000 25,00
2008*20 458 974 -48,85
2009*11 212 821 -45,19
2010*1 966 667 -82,46
2011*-7 279 487 -470,14
2012*-16 525 641 127,02
2013*-25 771 795 55,95
2014*-35 017 949 35,88
2015*-44 264 103 26,40
2016*-53 510 256 20,89
2017*-62 756 410 17,28
2018*-72 002 564 14,73
2019*-81 248 718 12,84
2020*-90 494 872 11,38
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 1.8586735897436E10, coefficient de régression = -9246153.846. 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 47 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2007, on enregistre une moyenne annuelle de 59 607 142,86. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 3900 %. C'est en 1996 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (188 000 000) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 000 000). Nous disposons des résultats pour 28 années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de -90 494 871,79. Cette prévision présente un niveau de fiabilité moyen puisque les variations des cinq dernières valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = 0.46).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Corée du Nord, Corée du Sud, Mongolie, Taiwan.

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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