Équilibre du produit intérieur brut

Données - INSEE

Auteur

François Geerolf

Info

Last observation: Annuelle: 2024 (N = 1) · Trimestrielle: 2024-Q1 (N = 61)

First observation: Annuelle: 1950 (N = 1) · Trimestrielle: 1949-Q1 (N = 46)

Number of observations: 20 236

Last data update: 14 aoû 2026, 20:27. Last compile: 15 aoû 2026, 03:13

Structure

Info

Méthodologie des comptes trimestriels, Base 2005. Insee Méthodes n° 126 - mai 2012. html / pdf

Données sur la macroéconomie en France

source	dataset	Title	Updated
insee	CNT-2014-PIB-EQB-RF	Équilibre du produit intérieur brut	2026-08-13
bdf	CFT	Comptes Financiers Trimestriels	2026-08-10
insee	CNA-2014-CONSO-SI	Dépenses de consommation finale par secteur institutionnel	2026-08-13
insee	CNA-2014-CSI	Comptes des secteurs institutionnels	2026-08-13
insee	CNA-2014-FBCF-BRANCHE	Formation brute de capital fixe (FBCF) par branche	2026-08-13
insee	CNA-2014-FBCF-SI	Formation brute de capital fixe (FBCF) par secteur institutionnel	2026-08-13
insee	CNA-2014-RDB	Revenu et pouvoir d’achat des ménages	2026-08-13
insee	CNA-2020-CONSO-MEN	Consommation des ménages	2026-08-13
insee	CNA-2020-PIB	Produit intérieur brut (PIB) et ses composantes	2026-08-13
insee	CNT-2014-CB	Comptes des branches	2026-08-13
insee	CNT-2014-CSI	Comptes de secteurs institutionnels	2026-08-13
insee	CNT-2014-OPERATIONS	Opérations sur biens et services	2026-08-13
insee	CONSO-MENAGES-2020	Consommation des ménages en biens	2026-08-13
insee	ICA-2015-IND-CONS	Indices de chiffre d'affaires dans l'industrie et la construction	2026-08-13
insee	conso-mensuelle	Consommation de biens, données mensuelles	2026-08-02
insee	t_1101	1.101 – Le produit intérieur brut et ses composantes à prix courants (En milliards d'euros)	2026-08-02
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)	2026-08-02
insee	t_1105	1.105 – Produit intérieur brut - les trois approches à prix courants (En milliards d'euros) - t_1105	2026-08-02

LAST_COMPILE

LAST_COMPILE
2026-08-15

Last

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(TIME_PERIOD == max(TIME_PERIOD)) |>
  select(TIME_PERIOD, TITLE_FR, OBS_VALUE) |>
  print_table_conditional()

Last - 2022-Q1

Tous

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(TIME_PERIOD == "2022-Q1") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  select(-IDBANK, -TITLE_EN) |>
  arrange(-OBS_VALUE) |>
  print_table_conditional()

% du PIB

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         TIME_PERIOD == "2022-Q1") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  select(-IDBANK, -TITLE_EN) |>
  arrange(-OBS_VALUE) |>
  mutate(`% of GDP` = round(100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"], 1)) |>
  print_table_conditional()

OPERATION	SECT-INST	CNA_PRODUIT	TITLE_FR	OBS_VALUE	OBS_REV	Operation	Sect-Inst	Cna_produit	Obs_rev	% of GDP
DINTF	SO	SO	Demande intérieure totale finale - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	664069	1	Demande intérieure totale finale	Sans objet	Sans objet	Révision	103.0
DINTFHS	SO	SO	Demande intérieure totale finale hors stocks - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	656929	1	Demande intérieure totale finale hors stocks	Sans objet	Sans objet	Révision	101.9
PIB	SO	SO	Produit intérieur brut total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	644543	1	PIB - Produit intérieur brut	Sans objet	Sans objet	Révision	100.0
P4	SO	D-CNT	Dépenses de consommation totales - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	497031	1	P4 - Consommation finale effective	Sans objet	Ensemble des biens et services	Révision	77.1
P3	S14	D-CNT	Dépenses de consommation des ménages - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	326685	1	P3 - Dépense de consommation finale	S14 - Ménages y compris entreprises individuelles	Ensemble des biens et services	Révision	50.7
P7	SO	D-CNT	Importations - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	236170	1	P7 - Importations de biens et services	Sans objet	Ensemble des biens et services	Révision	36.6
P6	SO	D-CNT	Exportations - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	216644	1	P6 - Exportations de biens et services	Sans objet	Ensemble des biens et services	Révision	33.6
P51	S0	D-CNT	FBCF de l'ensemble des secteurs institutionnels - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	159898	1	P51 - Formation brute de capital fixe	S0 - Ensemble des secteurs institutionnels	Ensemble des biens et services	Révision	24.8
P3	SO	SO	Dépenses de consommation des APU - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	156513	1	P3 - Dépense de consommation finale	Sans objet	Sans objet	Révision	24.3
P31	SO	D-CNT	Dépenses de consommation individualisable des APU - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	103457	1	P31 - Dépense de consommation finale individuelle	Sans objet	Ensemble des biens et services	Révision	16.1
P51S	S11	D-CNT	Investissement des entreprises non financières - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	88982	1	P51S - FBCF des entreprises non financières (y compris entreprises individuelles)	S11 - Sociétés non financières	Ensemble des biens et services	Révision	13.8
P32	SO	D-CNT	Dépenses de consommation collective des APU - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	53056	1	P32 - Dépense de consommation finale collective	Sans objet	Ensemble des biens et services	Révision	8.2
D211	SO	D-CNT	TVA - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	48828	1	D211 - Impôts de type 'Taxe à la Valeur Ajoutée' (TVA)	Sans objet	Ensemble des biens et services	Révision	7.6
P51M	S14	D-CNT	FBCF des ménages - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	38523	1	P51M - FBCF des ménages (hors entreprises individuelles)	S14 - Ménages y compris entreprises individuelles	Ensemble des biens et services	Révision	6.0
D214	SO	D-CNT	Autres impôts sur les produits - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	29146	1	D214 - Autres impôts sur les produits	Sans objet	Ensemble des biens et services	Révision	4.5
P51G	S13	D-CNT	FBCF des administrations publiques - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	23749	1	P51G - Formation brute de capital fixe	S13 - Administrations publiques (APU)	Ensemble des biens et services	Révision	3.7
P3	S15	D-CNT	Dépenses de consommation des ISBLSM - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	13833	NA	P3 - Dépense de consommation finale	S15 - Institutions sans but lucratif au service des ménages	Ensemble des biens et services	NA	2.1
P51B	S12	D-CNT	FBCF des sociétés financières - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	7292	1	P51B - FBCF des entreprises financières (y compris entreprises individuelles)	S12 - Sociétés financières	Ensemble des biens et services	Révision	1.1
P54	SO	D-CNT	Stocks et acquisitions moins cessions d'objets de valeur - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	7139	1	P54 - Stocks et acquisitions moins cession d'objets de valeur	Sans objet	Ensemble des biens et services	Révision	1.1
P52	SO	D-CNT	Variation des stocks - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	6789	1	P52 - Variation de stocks	Sans objet	Ensemble des biens et services	Révision	1.1
P51P	S15	D-CNT	FBCF des ISBLSM - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	1352	NA	P51P - FBCF des ISBLSM	S15 - Institutions sans but lucratif au service des ménages	Ensemble des biens et services	NA	0.2
D212	SO	D-CNT	Impôts sur importations - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	915	1	D212 - Impôts sur les importations autres que la taxe à la valeur ajoutée	Sans objet	Ensemble des biens et services	Révision	0.1
P53	SO	D-CNT	Acquisitions moins cessions d'objets de valeur - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	351	NA	P53 - Acquisitions moins cession d'objets de valeur	Sans objet	Ensemble des biens et services	NA	0.1
D319	SO	D-CNT	Subventions - Total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	-7753	NA	D319 - Autres subventions sur les produits	Sans objet	Ensemble des biens et services	NA	-1.2
SOLDE	SO	SO	Solde extérieur total - Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO - Série arrêtée	-19526	1	SOLDE - Solde extérieur total	Sans objet	Sans objet	Révision	-3.0

Deflators

All

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3", "P4"),
         VALORISATION %in% c("V", "L"),
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  select(-IDBANK, -TITLE_EN) |>
  rowwise() |>
  mutate(date = TIME_PERIOD_to_date(TIME_PERIOD)) |>
  arrange(desc(date)) |>
  group_by(OPERATION, `SECT-INST`, date) |>
  summarise(deflator = 100*OBS_VALUE[VALORISATION == "V"]/OBS_VALUE[VALORISATION == "L"]) |>
  ungroup() |>
  left_join(OPERATION, by = "OPERATION") |>
  left_join(`SECT-INST`, by = "SECT-INST") |>
  mutate(variable = paste0(OPERATION, " - ", `Sect-Inst`)) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = deflator, color = variable)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10() +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.8),
        legend.title = element_blank())

2014-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3", "P4"),
         VALORISATION %in% c("V", "L"),
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  select(-IDBANK, -TITLE_EN) |>
  rowwise() |>
  mutate(date = TIME_PERIOD_to_date(TIME_PERIOD)) |>
  arrange(desc(date)) |>
  group_by(OPERATION, `SECT-INST`, date) |>
  summarise(deflator = 100*OBS_VALUE[VALORISATION == "V"]/OBS_VALUE[VALORISATION == "L"]) |>
  ungroup() |>
  left_join(OPERATION, by = "OPERATION") |>
  left_join(`SECT-INST`, by = "SECT-INST") |>
  filter(date >= as.Date("2014-01-01")) |>
  mutate(variable = paste0(OPERATION, " - ", `Sect-Inst`)) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = deflator, color = variable)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10() +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.8),
        legend.title = element_blank())

2019-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3", "P4"),
         VALORISATION %in% c("V", "L"),
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  select(-IDBANK, -TITLE_EN) |>
  rowwise() |>
  mutate(date = TIME_PERIOD_to_date(TIME_PERIOD)) |>
  arrange(desc(date)) |>
  group_by(OPERATION, `SECT-INST`, date) |>
  summarise(deflator = 100*OBS_VALUE[VALORISATION == "V"]/OBS_VALUE[VALORISATION == "L"]) |>
  ungroup() |>
  left_join(OPERATION, by = "OPERATION") |>
  left_join(`SECT-INST`, by = "SECT-INST") |>
  filter(date >= as.Date("2019-01-01")) |>
  mutate(variable = paste0(OPERATION, " - ", `Sect-Inst`)) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = deflator, color = variable)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10() +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.8),
        legend.title = element_blank())

2020-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3", "P4"),
         VALORISATION %in% c("V", "L"),
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  select(-IDBANK, -TITLE_EN) |>
  rowwise() |>
  mutate(date = TIME_PERIOD_to_date(TIME_PERIOD)) |>
  arrange(desc(date)) |>
  group_by(OPERATION, `SECT-INST`, date) |>
  summarise(deflator = 100*OBS_VALUE[VALORISATION == "V"]/OBS_VALUE[VALORISATION == "L"]) |>
  ungroup() |>
  left_join(OPERATION, by = "OPERATION") |>
  left_join(`SECT-INST`, by = "SECT-INST") |>
  filter(date >= as.Date("2020-01-01")) |>
  mutate(variable = paste0(OPERATION, " - ", `Sect-Inst`)) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = deflator, color = variable)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10() +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.8),
        legend.title = element_blank())

2021-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3", "P4"),
         VALORISATION %in% c("V", "L"),
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  select(-IDBANK, -TITLE_EN) |>
  rowwise() |>
  mutate(date = TIME_PERIOD_to_date(TIME_PERIOD)) |>
  arrange(desc(date)) |>
  group_by(OPERATION, `SECT-INST`, date) |>
  summarise(deflator = 100*OBS_VALUE[VALORISATION == "V"]/OBS_VALUE[VALORISATION == "L"]) |>
  ungroup() |>
  left_join(OPERATION, by = "OPERATION") |>
  left_join(`SECT-INST`, by = "SECT-INST") |>
  filter(date >= as.Date("2021-01-01")) |>
  mutate(variable = paste0(OPERATION, " - ", `Sect-Inst`)) |>
  group_by(OPERATION, `SECT-INST`) |>
  mutate(deflator = 100*deflator/deflator[1]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = deflator, color = variable)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10() +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.8),
        legend.title = element_blank())

Agrégats

consommation nominale

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P3", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  filter(date >= as.Date("2022-01-01")) |>
  group_by(OPERATION, `SECT-INST`) |>
  arrange(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[1]) |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.4),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 5),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

Consommation: P4, P3

All

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P4", "P3", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"]) |>
  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.4),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 5),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

1980-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P4", "P3", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"]) |>
  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  filter(date >= as.Date("1980-01-01")) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.4),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 5),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

1995-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P4", "P3", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
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  filter(OPERATION != "PIB") |>
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  filter(date >= as.Date("1995-01-01")) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.4),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 5),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

2000-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P4", "P3", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
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  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  filter(date >= as.Date("2000-01-01")) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.4),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 5),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

Consommation P3: individualisable P31 vs. collective P32

All

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P31", "P32", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
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  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 1),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

1980-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P31", "P32", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"]) |>
  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  filter(date >= as.Date("1980-01-01")) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 1),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

1995-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P31", "P32", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"]) |>
  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  filter(date >= as.Date("1995-01-01")) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 1),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

Exports, Imports

All

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P6", "P7", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"]) |>
  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 2),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

1980-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P6", "P7", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"]) |>
  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  filter(date >= as.Date("1980-01-01")) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 2),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

1995-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P6", "P7", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"]) |>
  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  filter(date >= as.Date("1995-01-01")) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 2),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

Solde Extérieur

All

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("SOLDE", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"]) |>
  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  na.omit() |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 300, 1),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

1980-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("SOLDE", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"]) |>
  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  na.omit() |>
  filter(date >= as.Date("1980-01-01")) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 300, 1),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

1995-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("SOLDE", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"]) |>
  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  na.omit() |>
  filter(date >= as.Date("1995-01-01")) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 300, 1),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

Investissement

All

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P51", "P51B", "P51G", "P51M", "P51P", "P51S", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"]) |>
  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = paste(OPERATION, "-", TITLE_FR))) +
  #
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.78),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 2),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

1980-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P51", "P51B", "P51G", "P51M", "P51P", "P51S", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"]) |>
  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  filter(date >= as.Date("1980-01-01")) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  #
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 2),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

1995-

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         OPERATION %in% c("P51", "P51B", "P51G", "P51M", "P51P", "P51S", "PIB")) |>
  quarter_to_date() |>
  group_by(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/OBS_VALUE[OPERATION == "PIB"]) |>
  filter(OPERATION != "PIB") |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("- Valeur aux prix courants - Série CVS-CJO", "", TITLE_FR)) |>
  filter(date >= as.Date("1995-01-01")) |>
  ggplot() + ylab("% du PIB") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  #
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 300, 2),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

GDP Updates

gdp_quarterly2

Code

gdp_quarterly <- `CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION == "PIB",
         FREQ == "T",
         VALORISATION == "V") |>
  quarter_to_date() |>
  arrange(date) |>
  mutate(date = date + months(3) - days(1)) |>
  select(date, gdp = OBS_VALUE) |>
  mutate(gdp = gdp/1000)

save(gdp_quarterly, file = "gdp_quarterly2.RData")

gdp_quarterly |>
  tail(5) |>
  print_table_conditional()

date	gdp
2023-03-31	685.694
2023-06-30	701.202
2023-09-30	706.297
2023-12-31	712.478
2024-03-31	719.086

gdp_quarterly3

Code

gdp_quarterly <- `CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION == "PIB",
         FREQ == "T",
         VALORISATION == "V") |>
  quarter_to_date() |>
  arrange(date) |>
  select(date, gdp = OBS_VALUE) |>
  mutate(gdp = gdp/1000)

save(gdp_quarterly, file = "gdp_quarterly3.RData")

gdp_quarterly |>
  tail(5) |>
  print_table_conditional()

date	gdp
2023-01-01	685.694
2023-04-01	701.202
2023-07-01	706.297
2023-10-01	712.478
2024-01-01	719.086

gdp_quarterly4: IDBANK 010565707

Code

gdp_quarterly <- `CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION == "PIB",
         FREQ == "T",
         VALORISATION == "V") |>
  quarter_to_date() |>
  arrange(date) |>
  select(date, gdp = OBS_VALUE)

save(gdp_quarterly, file = "gdp_quarterly4.RData")

gdp_quarterly |>
  tail(5) |>
  print_table_conditional()

date	gdp
2023-01-01	685694
2023-04-01	701202
2023-07-01	706297
2023-10-01	712478
2024-01-01	719086

Depuis le Covid-19

PIB valeur

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3", "P31", "P32", "P4"),
         FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         `SECT-INST` == "SO") |>
  
  quarter_to_date() |>
  filter(date >= as.Date("2019-10-01")) %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  arrange(date) |>
  group_by(OPERATION) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("2019-10-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = OPERATION)) +
  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq.Date(from = as.Date("2019-10-01"), to = as.Date("2023-10-01"), by = "quarter"),
               labels = date_format("%b %Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 120, 5)) +
  theme(legend.position = c(0.7, 0.2),
        legend.title = element_blank())

PIB volume

2019-Q4

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3", "P31", "P32", "P4"),
         FREQ == "T",
         VALORISATION == "L",
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         `SECT-INST` == "SO") |>
  
  quarter_to_date() |>
  filter(date >= as.Date("2019-10-01")) %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  arrange(date) |>
  group_by(OPERATION) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("2019-10-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = OPERATION)) +
  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq.Date(from = as.Date("2019-10-01"), to = as.Date("2023-10-01"), by = "quarter"),
               labels = date_format("%b %Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 120, 5)) +
  theme(legend.position = c(0.7, 0.2),
        legend.title = element_blank())

Demande, Demande hors stocks

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "DINTF", "DINTFHS"),
         FREQ == "T",
         VALORISATION == "L",
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         `SECT-INST` == "SO") |>
  
  quarter_to_date() |>
  filter(date >= as.Date("2019-10-01")) %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  arrange(date) |>
  group_by(OPERATION) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("2019-10-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = OPERATION)) +
  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq.Date(from = as.Date("2019-10-01"), to = as.Date("2023-10-01"), by = "quarter"),
               labels = date_format("%b %Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 120, 5)) +
  theme(legend.position = c(0.7, 0.2),
        legend.title = element_blank())

2017-Q2 -

PIB valeur

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3", "P31", "P32", "P4"),
         FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         `SECT-INST` == "SO") |>
  
  quarter_to_date() |>
  filter(date >= as.Date("2017-04-01")) %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  arrange(date) |>
  group_by(OPERATION) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("2017-04-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = OPERATION)) +
  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq.Date(from = as.Date("2017-04-01"), to = as.Date("2023-10-01"), by = "6 months"),
               labels = date_format("%b %Y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(seq(0, 120, 5), 106, 107, 111, 112, 113)) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.2),
        legend.title = element_blank())

PIB volume

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3", "P31", "P32", "P4"),
         FREQ == "T",
         VALORISATION == "L",
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         `SECT-INST` == "SO") |>
  
  quarter_to_date() |>
  filter(date >= as.Date("2017-04-01")) %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  arrange(date) |>
  group_by(OPERATION) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("2017-04-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = OPERATION)) +
  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq.Date(from = as.Date("2017-04-01"), to = as.Date("2023-10-01"), by = "6 months"),
               labels = date_format("%b %Y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(seq(0, 120, 5), 106, 107)) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.2),
        legend.title = element_blank())

Demande, Demande hors stocks

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "DINTF", "DINTFHS"),
         FREQ == "T",
         VALORISATION == "L",
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         `SECT-INST` == "SO") |>
  
  quarter_to_date() |>
  filter(date >= as.Date("2017-04-01")) %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  arrange(date) |>
  group_by(OPERATION) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("2017-04-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = OPERATION)) +
  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq.Date(from = as.Date("2017-04-01"), to = as.Date("2023-10-01"), by = "6 months"),
               labels = date_format("%b %Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 120, 5)) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.2),
        legend.title = element_blank())

2011-Q1

PIB valeur

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3", "P31", "P32", "P4"),
         FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         `SECT-INST` == "SO") |>
  
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  filter(date >= as.Date("2011-01-01")) %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
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  group_by(OPERATION) |>
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  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
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               labels = date_format("%Y")) +
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  theme(legend.position = c(0.3, 0.8),
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PIB volume

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3", "P31", "P32", "P4"),
         FREQ == "T",
         VALORISATION == "L",
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         `SECT-INST` == "SO") |>
  
  quarter_to_date() |>
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
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  group_by(OPERATION) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("2010-01-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = OPERATION)) +
  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = "1 year",
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(seq(0, 180, 5), 106, 107)) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.8),
        legend.title = element_blank())

2011-14

PIB valeur

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3", "P31", "P32", "P4"),
         FREQ == "T",
         VALORISATION == "V",
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         `SECT-INST` == "SO") |>
  
  quarter_to_date() |>
  filter(date >= as.Date("2011-01-01"),
         date <= as.Date("2014-01-01")) %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  arrange(date) |>
  group_by(OPERATION) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("2011-01-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = OPERATION)) +
  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = "1 year",
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(seq(0, 170, 1), 106, 107, 111, 112, 113)) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.8),
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PIB volume

Code

`CNT-2014-PIB-EQB-RF` |>
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3", "P31", "P32", "P4"),
         FREQ == "T",
         VALORISATION == "L",
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         `SECT-INST` == "SO") |>
  
  quarter_to_date() |>
  filter(date >= as.Date("2011-01-01"),
         date <= as.Date("2014-01-01")) %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) |>
  arrange(date) |>
  group_by(OPERATION) |>
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