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Importations d'armes ($US constant 1990)
Il s'agit de la valeur de l'ensemble des produits ou équipements militaires qu'un pays se procure à l'extérieur de ses frontières. Ces acquisitions peuvent s'effectuer sous différentes formes (achat, aide, licences manufacturières, etc.) 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 calculée en dollars américains constants de 1990. Le calcul est fait par le SIPRI (Stockholm International Peace Research Institute)
Source: Banque mondiale

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Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196013 000 000
1962215 000 000 1 553,85
1963476 000 000 121,40
1964266 000 000 -44,12
1965353 000 000 32,71
1966468 000 000 32,58
1967260 000 000 -44,44
1968179 000 000 -31,15
1969173 000 000 -3,35
1970474 000 000 173,99
1971272 000 000 -42,62
1972227 000 000 -16,54
1973316 000 000 39,21
1974171 000 000 -45,89
1975223 000 000 30,41
1976415 000 000 86,10
1977507 000 000 22,17
1978390 000 000 -23,08
1979130 000 000 -66,67
1980200 000 000 53,85
1981122 000 000 -39,00
198249 000 000 -59,84
1983226 000 000 361,22
1984127 000 000 -43,81
198529 000 000 -77,17
1986211 000 000 627,59
198716 000 000 -92,42
19887 000 000 -56,25
198913 000 000 85,71
199013 000 000 0,00
199127 000 000 107,69
1992363 000 000 1 244,44
1993244 000 000 -32,78
1994239 000 000 -2,05
199538 000 000 -84,10
199638 000 000 0,00
199711 000 000 -71,05
199921 000 000 90,91
20006 000 000 -71,43
200118 000 000 200,00
2005267 000 000 1 383,33
2006785 000 000 194,01
2007954 000 000 21,53
2008493 000 000 -48,32
2009134 000 000 -72,82
2010180 000 000 34,33
2011212 000 000 17,78
2012132 000 000 -37,74
20132 000 000 -98,48
201450 000 000 2 400,00
20152 000 000 -96,00
20164 000 000 100,00
2017*-71 200 000 -1 880,00
2018*-110 685 714 55,46
2019*-150 171 429 35,67
2020*-189 657 143 26,29
* Projection à partir d'une tendance linéaire des cinq dernières valeurs réelles. L'équation de régression est construite ainsi : constante = 7.9571485714286E10, coefficient de régression = -3.9485714286E7. 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


Diminution de 69% en 56 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2016, on enregistre une moyenne annuelle de 206 942 307,69. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 69 %. C'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (954 000 000) et c'est en 2015 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 000 000). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des cinq dernières valeurs disponibles, on peut estimer qu'en 2020 la valeur devrait osciller autour de -189 657 142,86. 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 = -0.16).

En 1960, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,08 %. En 2016, cette même part est de 0,01 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Botswana, Lesotho, Namibie, Eswatini.

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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