Réserves de change - RA_T

Données - BDF

Auteur

François Geerolf

Info

Structure

Composition des réserves de change de la Banque de France

Avoirs de réserve officiels de la Banque de France (modèle de données FMI sur les réserves de change), par composante, en millions d’euros.

Depuis 2012

Code 
RA_T %>%
  
  filter(variable %in% c("RA_T.M.N.FR.W1.S121.S1.LE.A.FA.R.F11._Z.EUR.XAU.M.N.ALL",
                          "RA_T.M.N.FR.W1.S121.S1.LE.A.FA.R.FR3._Z.EUR.X1._X.N.ALL",
                          "RA_T.M.N.FR.W1.S121.S1N.LE.A.FA.R.F12.T.EUR.XDR.M.N.ALL",
                          "RA_T.M.N.FR.1C.S121.S121.LE.A.FA.R.FK._Z.EUR.XDR.M.N.ALL")) %>%
  mutate(Composante = case_when(
    INSTR_ASSET == "F11" ~ "Or monétaire",
    INSTR_ASSET == "FR3" ~ "Réserves de change",
    INSTR_ASSET == "F12" ~ "Droits de tirage spéciaux",
    INSTR_ASSET == "FK" ~ "Position de réserve au FMI")) %>%
  na.omit %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = value/1000, color = Composante)) +
  xlab("") + ylab("") + theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = "1 year",
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(5, 10, 20, 50, 100, 200, 400),
                labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", suffix = " Mds€")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.85),
        legend.title = element_blank(),
        legend.direction = "vertical")

Total des avoirs de réserve

Code 
RA_T %>%
  
  filter(variable %in% c("RA_T.M.N.FR.W1.S121.S1.LE.A.FA.R.F11._Z.EUR.XAU.M.N.ALL",
                          "RA_T.M.N.FR.W1.S121.S1.LE.A.FA.R.FR3._Z.EUR.X1._X.N.ALL",
                          "RA_T.M.N.FR.W1.S121.S1N.LE.A.FA.R.F12.T.EUR.XDR.M.N.ALL",
                          "RA_T.M.N.FR.1C.S121.S121.LE.A.FA.R.FK._Z.EUR.XDR.M.N.ALL")) %>%
  na.omit %>%
  group_by(date) %>%
  summarise(value = sum(value)) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = value/1000), color = "#002395") +
  xlab("") + ylab("") + theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = "1 year",
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 600, 50),
                labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", suffix = " Mds€"))

Dernier point

Code 
RA_T %>%
  
  filter(variable %in% c("RA_T.M.N.FR.W1.S121.S1.LE.A.FA.R.F11._Z.EUR.XAU.M.N.ALL",
                          "RA_T.M.N.FR.W1.S121.S1.LE.A.FA.R.FR3._Z.EUR.X1._X.N.ALL",
                          "RA_T.M.N.FR.W1.S121.S1N.LE.A.FA.R.F12.T.EUR.XDR.M.N.ALL",
                          "RA_T.M.N.FR.1C.S121.S121.LE.A.FA.R.FK._Z.EUR.XDR.M.N.ALL")) %>%
  mutate(Composante = case_when(
    INSTR_ASSET == "F11" ~ "Or monétaire",
    INSTR_ASSET == "FR3" ~ "Réserves de change",
    INSTR_ASSET == "F12" ~ "Droits de tirage spéciaux",
    INSTR_ASSET == "FK" ~ "Position de réserve au FMI")) %>%
  na.omit %>%
  group_by(Composante) %>%
  filter(date == max(date)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(`Mds€` = round(value/1000, 1)) %>%
  select(Composante, date, `Mds€`) %>%
  arrange(desc(`Mds€`)) %>%
  print_table_conditional()
Composante date Mds€
Or monétaire 2026-06-30 277.0
Droits de tirage spéciaux 2026-06-30 33.2
Réserves de change 2026-06-30 29.3
Position de réserve au FMI 2026-06-30 6.3