Conjoncture dans la promotion immobilière

Data - INSEE

Author

François Geerolf

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source dataset Title .html .rData
insee ENQ-CONJ-PROMO-IMMO Conjoncture dans la promotion immobilière 2025-10-10 2025-10-09

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  • Octobre 2023. html

Données sur l’immobilier

source dataset Title .html .rData
insee ENQ-CONJ-PROMO-IMMO Conjoncture dans la promotion immobilière 2025-10-10 2025-10-09
acpr as151 Enquête annuelle du SGACPR sur le financement de l'habitat 2022 2025-08-24 2024-04-05
acpr as160 Enquête annuelle du SGACPR sur le financement de l'habitat 2023 2025-08-24 2024-09-26
acpr as174 Enquête annuelle du SGACPR sur le financement de l'habitat 2024 2025-09-29 2025-09-29
bdf BSI1 Agrégats monétaires - France 2025-08-28 2025-08-24
bdf CPP Prix immobilier commercial 2025-08-28 2024-07-01
bdf FM Marché financier, taux 2025-08-28 2025-08-28
bdf MIR Taux d'intérêt - Zone euro 2025-08-28 2025-08-04
bdf MIR1 Taux d'intérêt - France 2025-08-28 2025-08-04
bdf RPP Prix de l'immobilier 2025-08-28 2025-08-24
bdf immobilier Immobilier en France 2025-08-28 2025-08-28
cgedd nombre-vente-maison-appartement-ancien Nombre de ventes de logements anciens cumulé sur 12 mois 2024-09-26 2024-09-26
insee CONSTRUCTION-LOGEMENTS Construction de logements 2025-10-10 2025-10-09
insee ENQ-CONJ-ART-BAT Conjoncture dans l'artisanat du bâtiment 2025-10-10 2025-10-09
insee ENQ-CONJ-IND-BAT Conjoncture dans l'industrie du bâtiment - ENQ-CONJ-IND-BAT 2025-10-10 2025-10-09
insee ENQ-CONJ-TP Conjoncture dans les travaux publics 2025-10-10 2025-10-09
insee ILC-ILAT-ICC Indices pour la révision d’un bail commercial ou professionnel 2025-10-10 2025-10-09
insee INDICES_LOYERS Indices des loyers - Base 2019 2025-10-10 2025-10-09
insee IPLA-IPLNA-2015 Indices des prix des logements neufs et Indices Notaires-Insee des prix des logements anciens 2025-10-10 2025-10-09
insee IRL Indice pour la révision d’un loyer d’habitation 2025-10-10 2025-10-09
insee PARC-LOGEMENTS Estimations annuelles du parc de logements (EAPL) 2025-10-10 2023-12-03
insee SERIES_LOYERS Variation des loyers 2025-10-10 2025-10-10
insee t_dpe_val Dépenses de consommation des ménages pré-engagées 2025-10-10 2025-08-29
notaires arrdt Prix au m^2 par arrondissement - arrdt 2025-09-29 2025-09-29
notaires dep Prix au m^2 par département 2025-09-29 2025-09-29

TITLE_FR

Code 
`ENQ-CONJ-PROMO-IMMO` %>%
  group_by(IDBANK, TITLE_FR) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()

INDICATEUR

Code 
`ENQ-CONJ-PROMO-IMMO` %>%
  left_join(INDICATEUR, by = "INDICATEUR") %>%
  group_by(INDICATEUR, Indicateur) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
INDICATEUR Indicateur Nobs
ECB_DLOG Demande de logements neufs 1370
ECB_ETNVPGM Pourcentage d'entreprises désirant mettre à l'étude de nouveaux programmes 1370
ECB_NMCH Perspectives de mises en chantier 1370
ECB_PXTER Prix des terrains au mètre carré 1370
ECB_APPORT_ANC Apport personnel des candidats_ancienne question 1116
ECB_DEMLOG_ANC Demande de logements neufs à acheter_ancienne question 1116
ECB_FINACH_ANC Moyens de financement_ancienne question 1116
ECB_PXMOY_ANC Prix moyens des logements mis en vente_ancienne question 1116
ECB_PXTER_ANC Prix des terrains au mètre carré_ancienne question 1116
ECB_APPORT Apport personnel des candidats 1096
ECB_FINACH Moyens de financement 1096
ECB_NLCLOC Perspectives de mise en chantier pour la location 1096
ECB_NLVNT Stocks de logements invendus 1096
ECB_NVCHA Perspectives de mise en chantier pour la vente 1096
ECB_PXMET Prix de vente au mètre carré 1096
ECB_PXMOY Prix moyens des logements mis en vente 1096
ECB_NLVNT_ANC Stocks de logements invendus_ancienne question 844
ECB_NLCHA_ANC Perspectives de mise en chantier pour la vente et la location_ancienne question 830
ECB_NLPREV_ANC Pourcentage d'entreprises pouvant mettre en chantier plus de logements que prévu_ancienne question 780
ECB_DLNLOC_ANC Demande de logements neufs à louer_ancienne question 664
ECB_NLCLOC_ANC Perspectives de mise en chantier pour la location-ancienne question 664

FINANCEMENT_ECB

Code 
`ENQ-CONJ-PROMO-IMMO` %>%
  left_join(FINANCEMENT_ECB, by = "FINANCEMENT_ECB") %>%
  group_by(FINANCEMENT_ECB, Financement_ecb) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
FINANCEMENT_ECB Financement_ecb Nobs
E Ensemble 5744
S Secteur libre 5564
P Prêt conventionné 5124
A Prêt d'accession sociale (PAS) et prêt à taux zéro (PTZ) 4058
L Prêts locatifs aidés 2024

CORRECTION

Code 
`ENQ-CONJ-PROMO-IMMO` %>%
  group_by(CORRECTION) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
CORRECTION Nobs
BRUT 11257
CVS 11257

NATURE

Code 
`ENQ-CONJ-PROMO-IMMO` %>%
  left_join(NATURE, by = "NATURE") %>%
  group_by(NATURE, Nature) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
NATURE Nature Nobs
SOLDE_PROPORTION Solde d'opinions 20364
PROPORTION Proportion 2150

Logements neufs

Ensemble

Code 
`ENQ-CONJ-PROMO-IMMO` %>%
  filter(INDICATEUR == "ECB_DLOG",
         FINANCEMENT_ECB == "E",
         CORRECTION == "CVS") %>%
  quarter_to_date %>%
  arrange(desc(date)) %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE / 100) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) + theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-500, 200, 5),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

Financement

Code 
`ENQ-CONJ-PROMO-IMMO` %>%
  filter(INDICATEUR == "ECB_DLOG",
         CORRECTION == "CVS") %>%
  left_join(FINANCEMENT_ECB, by = "FINANCEMENT_ECB") %>%
  quarter_to_date %>%
  arrange(desc(date)) %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE / 100) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Financement_ecb)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.7, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-500, 200, 5),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))