source | dataset | Title | .html | .rData |
---|---|---|---|---|
insee | CNA-2014-FBCF-BRANCHE | Formation brute de capital fixe (FBCF) par branche | 2025-10-10 | 2025-10-09 |
insee | CNA-2014-PIB | Produit intérieur brut (PIB) et ses composantes | 2025-10-10 | 2025-10-09 |
insee | CNA-2014-CPEB | Comptes de production et d’exploitation par branche | 2025-10-10 | 2025-10-10 |
Formation brute de capital fixe (FBCF) par branche
Data - INSEE
Info
Données sur la macroéconomie en France
source | dataset | Title | .html | .rData |
---|---|---|---|---|
bdf | CFT | Comptes Financiers Trimestriels | 2025-08-28 | 2025-03-09 |
insee | CNA-2014-CONSO-SI | Dépenses de consommation finale par secteur institutionnel | 2025-10-10 | 2025-10-09 |
insee | CNA-2014-CSI | Comptes des secteurs institutionnels | 2025-10-10 | 2025-10-09 |
insee | CNA-2014-FBCF-BRANCHE | Formation brute de capital fixe (FBCF) par branche | 2025-10-10 | 2025-10-09 |
insee | CNA-2014-FBCF-SI | Formation brute de capital fixe (FBCF) par secteur institutionnel | 2025-10-10 | 2025-10-09 |
insee | CNA-2014-RDB | Revenu et pouvoir d’achat des ménages | 2025-10-10 | 2025-10-09 |
insee | CNA-2020-CONSO-MEN | Consommation des ménages | 2025-10-10 | 2025-09-30 |
insee | CNA-2020-PIB | Produit intérieur brut (PIB) et ses composantes | 2025-10-10 | 2025-05-28 |
insee | CNT-2014-CB | Comptes des branches | 2025-10-10 | 2025-10-09 |
insee | CNT-2014-CSI | Comptes de secteurs institutionnels | 2025-10-10 | 2025-10-09 |
insee | CNT-2014-OPERATIONS | Opérations sur biens et services | 2025-10-10 | 2025-10-09 |
insee | CNT-2014-PIB-EQB-RF | Équilibre du produit intérieur brut | 2025-10-10 | 2025-10-09 |
insee | CONSO-MENAGES-2020 | Consommation des ménages en biens | 2025-10-10 | 2025-10-09 |
insee | ICA-2015-IND-CONS | Indices de chiffre d'affaires dans l'industrie et la construction | 2025-10-10 | 2025-10-09 |
insee | conso-mensuelle | Consommation de biens, données mensuelles | 2025-10-10 | 2023-07-04 |
insee | t_1101 | 1.101 – Le produit intérieur brut et ses composantes à prix courants (En milliards d'euros) | 2025-10-10 | 2022-01-02 |
insee | t_1102 | 1.102 – Le produit intérieur brut et ses composantes en volume aux prix de l'année précédente chaînés (En milliards d'euros 2014) | 2025-10-10 | 2020-10-30 |
insee | t_1105 | 1.105 – Produit intérieur brut - les trois approches à prix courants (En milliards d'euros) - t_1105 | 2025-10-10 | 2020-10-30 |
LAST_UPDATE
Code
`CNA-2014-FBCF-BRANCHE` %>%
group_by(LAST_UPDATE) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(desc(LAST_UPDATE)) %>%
print_table_conditional()
LAST_UPDATE | Nobs |
---|---|
2023-05-12 | 5984 |
LAST_COMPILE
LAST_COMPILE |
---|
2025-10-11 |
Last
Code
`CNA-2014-FBCF-BRANCHE` %>%
group_by(TIME_PERIOD) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>%
head(1) %>%
print_table_conditional()
TIME_PERIOD | Nobs |
---|---|
2021 | 136 |
CNA_ACTIVITE
Code
`CNA-2014-FBCF-BRANCHE` %>%
left_join(CNA_ACTIVITE, by = "CNA_ACTIVITE") %>%
group_by(CNA_ACTIVITE, Cna_activite) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional()
UNIT_MEASURE
Code
`CNA-2014-FBCF-BRANCHE` %>%
group_by(UNIT_MEASURE) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional()
UNIT_MEASURE | Nobs |
---|---|
EUR2014 | 2992 |
EUROS_COURANTS | 2992 |
TIME_PERIOD
Code
`CNA-2014-FBCF-BRANCHE` %>%
group_by(TIME_PERIOD) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>%
print_table_conditional()
Decomposition
A5
Code
`CNA-2014-FBCF-BRANCHE` %>%
filter(grepl("A5", CNA_ACTIVITE),
== "EUROS_COURANTS") %>%
UNIT_MEASURE %>%
year_to_date left_join(CNA_ACTIVITE, by = "CNA_ACTIVITE") %>%
select(date, CNA_ACTIVITE, Cna_activite, OBS_VALUE) %>%
left_join(gdp, by = "date") %>%
+ geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/gdp, color = Cna_activite)) +
ggplot theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
theme(legend.title = element_blank(),
legend.position = c(0.4, 0.5)) +
scale_x_date(breaks = seq(1950, 2020, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 100, 1),
labels = scales::percent_format(accuracy = 1))
A5 moins services marchands
Code
`CNA-2014-FBCF-BRANCHE` %>%
filter(CNA_ACTIVITE %in% c("A5-AZ", "A5-BE", "A5-FZ", "A5-OQ"),
== "EUROS_COURANTS") %>%
UNIT_MEASURE %>%
year_to_date left_join(CNA_ACTIVITE, by = "CNA_ACTIVITE") %>%
select(date, CNA_ACTIVITE, Cna_activite, OBS_VALUE) %>%
left_join(gdp, by = "date") %>%
+ geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/gdp, color = Cna_activite)) +
ggplot theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
theme(legend.title = element_blank(),
legend.position = c(0.4, 0.5)) +
scale_x_date(breaks = seq(1950, 2020, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 100, .5),
labels = scales::percent_format(accuracy = .1))
GU, BE, JZ
Code
`CNA-2014-FBCF-BRANCHE` %>%
filter(CNA_ACTIVITE %in% c("A5-GU", "A10-BE", "A17-JZ"),
== "EUROS_COURANTS") %>%
UNIT_MEASURE %>%
year_to_date left_join(CNA_ACTIVITE, by = "CNA_ACTIVITE") %>%
select(date, CNA_ACTIVITE, Cna_activite, OBS_VALUE) %>%
left_join(gdp, by = "date") %>%
+ geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/gdp, color = Cna_activite)) +
ggplot theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
theme(legend.title = element_blank(),
legend.position = c(0.4, 0.5)) +
scale_x_date(breaks = seq(1950, 2020, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 100, 1),
labels = scales::percent_format(accuracy = 1))