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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 (%) **
19922 605 000 000
19933 439 000 000 32,02
19941 477 000 000 -57,05
19953 888 000 000 163,24
19963 571 000 000 -8,15
19973 347 000 000 -6,27
19982 040 000 000 -39,05
19994 264 000 000 109,02
20004 503 000 000 5,61
20015 291 000 000 17,50
20025 746 000 000 8,60
20035 169 000 000 -10,04
20046 279 000 000 21,47
20055 229 000 000 -16,72
20065 159 000 000 -1,34
20075 535 000 000 7,29
20086 235 000 000 12,65
20094 970 000 000 -20,29
20106 208 000 000 24,91
20118 690 000 000 39,98
20128 414 000 000 -3,18
20137 932 000 000 -5,73
20145 387 000 000 -32,09
20155 842 000 000 8,45
20166 685 000 000 14,43
20175 741 000 000 -14,12
20186 409 000 000 11,64

Faits saillants


Augmentation de 146% en 26 ans


Pour l'ensemble de la période 1992-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 5 187 222 224,59. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 146 %. C'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (8 690 000 000) et c'est en 1994 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 477 000 000). Nous disposons des résultats pour 27 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 4 782 809 532. 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 = 0.79 et coefficient de détermination = 0.62).

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

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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