Indices des prix à la consommation - Résultats par regroupement de produits - IPC-1998

Données - INSEE

Auteur

François Geerolf

Info

Last observation: M: 2015-12 (N = 902) · A: 2015 (N = 2223)

First observation: A: 1990 (N = 1148) · M: 1990-01 (N = 302)

Last data update: 17 aoû 2026, 02:59. Last compile: 18 aoû 2026, 01:27

Structure

source dataset Title Updated
insee IPC-1998 Indices des prix à la consommation - Résultats par regroupement de produits - IPC-1998 2026-08-17

LAST_UPDATE

Code 
`IPC-1998` |>
  group_by(LAST_UPDATE) |>
  summarise(Nobs = n()) |>
  arrange(desc(LAST_UPDATE)) |>
  print_table_conditional()
LAST_UPDATE Nobs
2016-01-21 15444
2016-01-15 5148
2016-01-13 232749
2015-03-04 1188
2015-02-24 396
2015-02-19 22671
2007-10-08 12
2006-02-28 84

Méthodo

  • Indice des prix à la consommation (base 100=1998) (pdf, fr, 44 Ko, 01/02/2013)
  • Indice des prix à la consommation des ménages du premier quintile de la distribution des niveaux de vie (pdf, fr, 119 Ko, 18/02/2013)
  • Indice des prix à la consommation (base 100=2015) (pdf, fr, 145 Ko, 29/01/2016)
  • Indice des prix à la consommation des ménages - base 100 en 2015 (pdf, fr, 955 Ko, 29/01/2016)
  • Pour comprendre l’indice des prix - Édition 1998 (pdf, fr, 1 Mo, 01/01/1999)
  • Indice des prix à la consommation des ménages - base 100 en 1998 (pdf, fr, 50 Ko, 01/01/1999)
  • Dossier d’information méthodologique. Indice des prix, pouvoir d’achat (pdf, fr, 229 Ko, 01/02/2004)

Documents de travail

  • L’IPC, miroir de l’évolution du coût de la vie en France ? - Ce qu’apporte l’analyse des courbes d’Engel. (pdf, fr, 615 Ko, 02/04/2010)
  • Calcul d’un indice des prix des produits de grande consommation dans la grande distribution (pdf, fr, 204 Ko, 01/01/2014)
  • Ce qui change pour l’IPC à partir du 29 janvier 2016 (pdf, fr, 129 Ko, 29/01/2016)
  • L’expérience française des indices de prix a la consommation (pdf, fr, 107 Ko, 01/01/1996) Indice des prix à la consommation CVS et indice hors tarifs publics et produits à prix volatils corrigé des mesures fiscales, CVS (pdf, fr, 71 Ko, 27/03/1996)
  • Indices mensuels des prix dans la grande distribution (pdf, fr, 126 Ko, 18/02/2016)
  • Contenu des groupes avec les fonctions, les regroupements et les groupes publiés dans la nouvelle base 1998 (pdf, fr, 42 Ko, 01/01/1999)
  • Comparaisons spatiales de prix au sein du territoire français (pdf, fr, 91 Ko, 01/12/2000)
  • Les indices à utilité constante : une référence pour mesurer l’évolution des prix (pdf, fr, 219 Ko, 01/12/2000)
  • La mesure des prix dans les domaines de la santé et de l’action sociale : quelques problèmes méthodologiques (pdf, fr, 212 Ko, 01/06/2003)
  • Indice des prix à la consommation en base 100 en 1998 - Séries longues rétropolées, de 1990 à 2002 (pdf, fr, 201 Ko, 01/09/2003)
  • Impact des ajustements de qualité dans le calcul de l’indice des prix à la consommation (pdf, fr, 53 Ko, 01/05/2004)
  • Introduction à la pratique des indices statistiques (pdf, fr, 426 Ko, 01/11/2005)
  • Note additionnelle sur les changements de l’année 2017 (pdf, fr, 228 Ko, 23/02/2017)

TITLE_FR

Code 
`IPC-1998` |>
  group_by(TITLE_FR, IDBANK) |>
  summarise(Nobs = n()) |>
  arrange(-Nobs) |>
  print_table_conditional()

REF_AREA

Code 
`IPC-1998` |>
  group_by(REF_AREA) |>
  summarise(Nobs = n()) |>
  arrange(-Nobs) |>
  print_table_conditional()
REF_AREA Nobs
FE 162501
FM 93015
D971 5544
D972 5544
D973 5544
D974 5544

TIME_PERIOD

Code 
`IPC-1998` |>
  group_by(TIME_PERIOD) |>
  summarise(Nobs = n()) |>
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) |>
  print_table_conditional()

Produits Manuafcturés, Services

Code 
`IPC-1998` |>
  filter(IDBANK %in% c("000641339", "000641338")) %>%
  mutate(TITLE_FR = TITLE_FR %>% gsub("Indice mensuel d'inflation sous-jacente - Base 1998 - ", "", .),
         TITLE_FR = TITLE_FR %>% gsub("- Corrigé des mesures fiscales et des variations saisonnières - Série arrêtée", "", .)) |>
  month_to_date() |>
  ggplot() + 
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR, linetype = TITLE_FR)) +
  scale_color_manual(values = viridis(5)[1:4]) +
  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.75, 0.3),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 200, 10),
                     labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "")) +
  ylab("Indice des prix") + xlab("")

Pondérations d’indice

1992, 1994, 1996, 1998

Code 
`IPC-1998` |>
  filter(NATURE == "POND",
         REF_AREA == "FM",
         TIME_PERIOD %in% c("1998", "1996", "1994", "1992", "1990", "2005", "2010", "2002"),
         MENAGES_IPC == "ENSEMBLE") |>
  select_if(function(col) length(unique(col)) > 1) |>
  select(-IDBANK, -TITLE_FR, -TITLE_EN, -OBS_STATUS, -OBS_TYPE) |>
  spread(TIME_PERIOD, OBS_VALUE) |>
  print_table_conditional()

Assurance Santé

Code 
`IPC-1998` |>
  filter(INDICATEUR == "IPC",
         MENAGES_IPC == "ENSEMBLE",
         COICOP1998 %in% c("1253"),
         REF_AREA == "FM",
         NATURE == "POND") |>
  year_to_date() |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/10000) |>
  ggplot() + ylab("Poids de l'assurance santé dans l'indice des prix") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
  scale_color_manual(values = viridis(3)[1:2]) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 10, 0.1),
                     labels = percent_format(accuracy = .1))

Tabac

Code 
`IPC-1998` |>
  filter(INDICATEUR == "IPC",
         MENAGES_IPC == "ENSEMBLE",
         COICOP1998 %in% c("0221"),
         REF_AREA == "FM",
         NATURE == "POND") |>
  year_to_date() |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/10000) |>
  ggplot() + ylab("Poids du tabac dans l'indice des prix") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
  scale_color_manual(values = viridis(3)[1:2]) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 10, 0.1),
                     labels = percent_format(accuracy = .1))

Santé

Code 
`IPC-1998` |>
  filter(INDICATEUR == "IPC",
         MENAGES_IPC == "ENSEMBLE",
         COICOP1998 %in% c("06"),
         REF_AREA == "FM",
         NATURE == "POND") |>
  year_to_date() |>
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/10000) |>
  ggplot() + ylab("Poids de la santé dans l'indice des prix") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
  scale_color_manual(values = viridis(3)[1:2]) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 12, 0.1),
                     labels = percent_format(accuracy = .1))

2-digit

Boissons Alcoolisées, Logement, Restaurants et hôtels

Code 
`IPC-1998` |>
  filter(COICOP1998 %in% c("00", "02", "11", "04"),
         REF_AREA == "FM",
         NATURE == "INDICE",
         FREQ == "M") |>
  month_to_date() |>
  group_by(COICOP1998) |>
  arrange(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[1]) |>
  ggplot() + ylab("Indice des prix") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Coicop1998)) +
  scale_color_manual(values = viridis(5)[1:4]) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = c(100, 120, 150, 200, 220, 250, 300, 400, 500),
                     labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = ""))

Transports, Enseignement, B&S Divers

Code 
`IPC-1998` |>
  filter(COICOP1998 %in% c("00", "10", "07", "12"),
         REF_AREA == "FM",
         NATURE == "INDICE",
         FREQ == "M") |>
  month_to_date() |>
  group_by(COICOP1998) |>
  arrange(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[1]) |>
  ggplot() + ylab("Indice des prix") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Coicop1998)) +
  scale_color_manual(values = viridis(5)[1:4]) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(100, 300, 10),
                     labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = ""))

Alimentation, Habillement, Meubles

Code 
`IPC-1998` |>
  filter(COICOP1998 %in% c("00", "05", "01", "03"),
         REF_AREA == "FM",
         NATURE == "INDICE",
         FREQ == "M") |>
  month_to_date() |>
  group_by(COICOP1998) |>
  arrange(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[1]) |>
  ggplot() + ylab("Indice des prix") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Coicop1998)) +
  scale_color_manual(values = viridis(5)[1:4]) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(100, 300, 10),
                     labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = ""))

Santé, Communications, Loisirs

Code 
`IPC-1998` |>
  filter(COICOP1998 %in% c("00", "06", "09", "08"),
         REF_AREA == "FM",
         NATURE == "INDICE",
         FREQ == "M") |>
  month_to_date() |>
  group_by(COICOP1998) |>
  arrange(date) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[1]) |>
  ggplot() + ylab("Indice des prix") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Coicop1998)) +
  scale_color_manual(values = viridis(5)[1:4]) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.2, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(10, 300, 10),
                     labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = ""))