source | dataset | .html | .RData |
---|---|---|---|
insee | CLIMAT-AFFAIRES | 2024-11-17 | 2024-11-18 |
Indicateurs synthétiques du climat des affaires
Data - Insee
Info
Données sur la macroéconomie en France
source | dataset | .html | .RData |
---|---|---|---|
bdf | CFT | 2024-11-17 | 2024-07-01 |
insee | CNA-2014-CONSO-MEN | 2024-11-09 | 2024-11-09 |
insee | CNA-2014-CONSO-SI | 2024-11-09 | 2024-11-09 |
insee | CNA-2014-CSI | 2024-11-09 | 2024-11-09 |
insee | CNA-2014-FBCF-BRANCHE | 2024-11-17 | 2024-11-17 |
insee | CNA-2014-FBCF-SI | 2024-06-07 | 2024-11-17 |
insee | CNA-2014-PIB | 2024-11-09 | 2024-11-09 |
insee | CNA-2014-RDB | 2024-11-17 | 2024-11-17 |
insee | CNT-2014-CB | 2024-11-17 | 2024-11-17 |
insee | CNT-2014-CSI | 2024-11-17 | 2024-11-17 |
insee | CNT-2014-OPERATIONS | 2024-11-17 | 2024-11-17 |
insee | CNT-2014-PIB-EQB-RF | 2024-11-17 | 2024-11-17 |
insee | CONSO-MENAGES-2014 | 2024-11-17 | 2024-11-17 |
insee | conso-mensuelle | 2024-06-07 | 2023-07-04 |
insee | ICA-2015-IND-CONS | 2024-11-17 | 2024-11-16 |
insee | t_1101 | 2024-11-09 | 2022-01-02 |
insee | t_1102 | 2024-11-09 | 2020-10-30 |
insee | t_1105 | 2024-11-09 | 2020-10-30 |
LAST_UPDATE
Code
`CLIMAT-AFFAIRES` %>%
group_by(LAST_UPDATE) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional()
LAST_UPDATE | Nobs |
---|---|
2024-10-24 | 1422 |
Last
TITLE_FR
Code
`CLIMAT-AFFAIRES` %>%
group_by(IDBANK, INDICATEUR, REF_AREA, TITLE_FR) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional()
IDBANK | INDICATEUR | REF_AREA | TITLE_FR | Nobs |
---|---|---|---|---|
001565530 | CLIMAT_AFFAIRES | FM | Indicateur du climat des affaires - Tous secteurs - France métropolitaine | 574 |
001565531 | RETOURNEMENT | FM | Indicateur de retournement conjoncturel - Tous secteurs - France métropolitaine | 442 |
001796629 | EMPLOI | FM | Indicateur du climat de l'emploi - Tous secteurs - France metropolitaine | 406 |
INDICATEUR
Code
`CLIMAT-AFFAIRES` %>%
left_join(INDICATEUR, by = "INDICATEUR") %>%
group_by(INDICATEUR, Indicateur) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional()
INDICATEUR | Indicateur | Nobs |
---|---|---|
CLIMAT_AFFAIRES | Indicateur synthétique du climat des affaires | 574 |
RETOURNEMENT | Indicateur synthétique de retournement conjoncturel | 442 |
EMPLOI | Indicateur synthétique du climat de l'emploi | 406 |
TIME_PERIOD
Code
`CLIMAT-AFFAIRES` %>%
group_by(TIME_PERIOD) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>%
print_table_conditional()
indicateur de retournement
Tous
Code
`CLIMAT-AFFAIRES` %>%
filter(INDICATEUR == "RETOURNEMENT") %>%
left_join(INDICATEUR, by = "INDICATEUR") %>%
%>%
month_to_date ggplot() + theme_minimal() + ylab("Indicateur de retournement conjoncturel") + xlab("") +
geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Indicateur)) +
scale_x_date(breaks = seq(1920, 2025, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
theme(legend.position = c(0.3, 0.2),
legend.title = element_blank()) +
scale_y_continuous(breaks = seq(10, 200, 5))
2006-
Code
`CLIMAT-AFFAIRES` %>%
filter(INDICATEUR == "RETOURNEMENT") %>%
left_join(INDICATEUR, by = "INDICATEUR") %>%
%>%
month_to_date filter(date >+ as.Date("2006-01-01")) %>%
ggplot() + theme_minimal() + ylab("Indicateur synthétique de retournement conjoncturel") + xlab("") +
geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
scale_x_date(breaks = seq(1920, 2025, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
theme(legend.position = c(0.3, 0.2),
legend.title = element_blank()) +
scale_y_continuous(breaks = seq(-1, 1, 0.1))
Indicateur synthétique du climat
Tous
Code
`CLIMAT-AFFAIRES` %>%
filter(INDICATEUR != "RETOURNEMENT") %>%
left_join(INDICATEUR, by = "INDICATEUR") %>%
%>%
month_to_date ggplot() + theme_minimal() + ylab("Indicateur synthétique du climat") + xlab("") +
geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Indicateur)) +
scale_x_date(breaks = seq(1920, 2025, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
theme(legend.position = c(0.3, 0.2),
legend.title = element_blank()) +
scale_y_log10(breaks = seq(10, 200, 5))
1995-
Code
`CLIMAT-AFFAIRES` %>%
filter(INDICATEUR != "RETOURNEMENT") %>%
left_join(INDICATEUR, by = "INDICATEUR") %>%
%>%
month_to_date filter(date >= as.Date("1995-01-01")) %>%
ggplot() + theme_minimal() + ylab("Indicateur synthétique du climat") + xlab("") +
geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Indicateur)) +
scale_x_date(breaks = seq(1920, 2025, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
theme(legend.position = c(0.25, 0.2),
legend.title = element_blank()) +
scale_y_log10(breaks = seq(10, 200, 5)) +
geom_hline(yintercept = 100, linetype = "dashed")
2004-
Code
`CLIMAT-AFFAIRES` %>%
filter(INDICATEUR != "RETOURNEMENT") %>%
left_join(INDICATEUR, by = "INDICATEUR") %>%
%>%
month_to_date filter(date >= as.Date("2005-01-01")) %>%
mutate(OBS_VALUE = ifelse(year(date) == 2020 & month(date) %in% c(3, 4, 5, 6), NA, OBS_VALUE)) %>%
ggplot() + theme_minimal() + ylab("Indicateur synthétique du climat\n hors Mars-Juin 2020") + xlab("") +
geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Indicateur)) +
scale_x_date(breaks = seq(1920, 2025, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
theme(legend.position = c(0.6, 0.15),
legend.title = element_blank()) +
scale_y_log10(breaks = seq(10, 200, 5)) +
geom_hline(yintercept = 100, linetype = "dashed") +
geom_rect(data = data_frame(start = as.Date("2020-02-01"),
end = as.Date("2020-07-01")),
aes(xmin = start, xmax = end, ymin = 0, ymax = +Inf), fill = viridis(4)[4], alpha = 0.2)
2017-
Code
`CLIMAT-AFFAIRES` %>%
filter(INDICATEUR != "RETOURNEMENT") %>%
left_join(INDICATEUR, by = "INDICATEUR") %>%
%>%
month_to_date filter(date >= as.Date("2017-04-01")) %>%
ggplot() + theme_minimal() + ylab("Indicateur synthétique du climat") + xlab("") +
geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Indicateur)) +
scale_x_date(breaks = seq(1920, 2025, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
theme(legend.position = c(0.25, 0.2),
legend.title = element_blank()) +
scale_y_log10(breaks = seq(10, 200, 5)) +
geom_hline(yintercept = 100, linetype = "dashed")