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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 (%) **
1972141 000 000
1979105 000 000 -25,53
1980105 000 000 0,00
1981130 000 000 23,81
198265 000 000 -50,00
1984126 000 000 93,85
198533 000 000 -73,81
198678 000 000 136,36
198851 000 000 -34,62
198948 000 000 -5,88
199072 000 000 50,00
1991118 000 000 63,89
199360 000 000 -49,15
19947 000 000 -88,33
199527 000 000 285,71
199624 000 000 -11,11
199721 000 000 -12,50
199832 000 000 52,38
200010 000 000 -68,75
2001228 000 000 2 180,00
200396 000 000 -57,89
200473 000 000 -23,96
2005108 000 000 47,95
2006158 000 000 46,30
2007279 000 000 76,58
2008109 000 000 -60,93
2009224 000 000 105,50
2010197 000 000 -12,05
2011345 000 000 75,13
2012218 000 000 -36,81
2013347 000 000 59,17
2014163 000 000 -53,03
2015101 000 000 -38,04
2016479 000 000 374,26
2017751 000 000 56,78
20181 083 000 000 44,21

Faits saillants


Augmentation de 668% en 46 ans


Pour l'ensemble de la période 1972-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 172 555 557,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 668 %. C'est en 2018 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 083 000 000) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (7 000 000). Nous disposons des résultats pour 36 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 2 067 590 574. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.56 et coefficient de détermination = 0.31).

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