Indices des prix des logements neufs et Indices Notaires-Insee des prix des logements anciens - IPLA-IPLNA-2015

Données - INSEE

Auteur

François Geerolf

Last observation: Q1 2026 (N = 142)

First observation: Q1 1992 (N = 26)

Last data update: 17 août 2026, 00:39

Last compile: 02 sept. 2026, 23:50

Structure

Info

Méthodo. Les indices Notaires-Insee des prix des logements anciens Méthodologie v4 Insee Méthodes n° 132 - juin 2019. pdf
4ème trimestre 2021. html

Code

i_g("bib/insee/IR48_NotairesIPLA-v1640/figure.png")

Paris, France

All

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR == "IPLA_A",
         REF_AREA %in% c("D75", "FM")) |>
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         TITLE_FR = gsub(" - Appartements - Base 100 en moyenne annuelle 2015 - Série brute", "", TITLE_FR)) |>
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  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("1998-01-01")]) |>
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  theme_minimal()  +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1960, 2050, 2), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  xlab("") + ylab("Indice des prix des logements anciens") +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 50))

1996-

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR == "IPLA_A",
         REF_AREA %in% c("D75", "FM")) |>
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         TITLE_FR = gsub(" - Appartements - Base 100 en moyenne annuelle 2015 - Série brute", "", TITLE_FR)) |>
  group_by(REF_AREA) |>
  filter(date >= as.Date("1996-01-01")) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("1996-01-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  theme_minimal()  +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1960, 2050, 2), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  xlab("") + ylab("Indice des prix des logements anciens") +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 50))

1998-

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR == "IPLA_A",
         REF_AREA %in% c("D75", "FM")) |>
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         TITLE_FR = gsub(" - Appartements - Base 100 en moyenne annuelle 2015 - Série brute", "", TITLE_FR)) |>
  group_by(REF_AREA) |>
  filter(date >= as.Date("1998-01-01")) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("1998-01-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  theme_minimal()  +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1960, 2050, 2), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  xlab("") + ylab("Indice des prix des logements anciens") +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 50))

1998-2021

Code

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         date <= as.Date("2021-09-01")) |>
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  theme_minimal()  +
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               labels = date_format("%Y")) +
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2000-

Code

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               labels = date_format("%Y")) +
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2014-

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
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  filter(date >= as.Date("2014-01-01")) |>
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               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
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  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 5))

Paris, Lyon, Marseille, France

All

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR == "IPLA_A",
         REF_AREA %in% c("A_69123", "A_13055", "D75", "FM")) |>
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         TITLE_FR = gsub(" - Appartements - Base 100 en moyenne annuelle 2015 - Série brute", "", TITLE_FR)) |>
  group_by(REF_AREA) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("1998-01-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  theme_minimal()  +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1960, 2050, 2), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  xlab("") + ylab("Indice des prix des logements anciens") +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 50))

1996-

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR == "IPLA_A",
         REF_AREA %in% c("A_69123", "A_13055", "D75", "FM")) |>
  quarter_to_date() |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("Indice des prix des logements anciens - ", "", TITLE_FR),
         TITLE_FR = gsub(" - Appartements - Base 100 en moyenne annuelle 2015 - Série brute", "", TITLE_FR)) |>
  filter(date >= as.Date("1996-01-01")) |>
  group_by(REF_AREA) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("1996-01-01")]) |>
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  theme_minimal()  +
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               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.85),
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  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 50))

1998-

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR == "IPLA_A",
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  group_by(REF_AREA) |>
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  theme_minimal()  +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1960, 2050, 2), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
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  xlab("") + ylab("Indice des prix des logements anciens") +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 50))

2000-

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR == "IPLA_A",
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         TITLE_FR = gsub(" - Appartements - Base 100 en moyenne annuelle 2015 - Série brute", "", TITLE_FR)) |>
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  group_by(REF_AREA) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2000-01-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  theme_minimal()  +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1960, 2050, 2), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  xlab("") + ylab("Indice des prix des logements anciens") +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 50))

2008-

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
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  quarter_to_date() |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("Indice des prix des logements anciens - ", "", TITLE_FR),
         TITLE_FR = gsub(" - Appartements - Base 100 en moyenne annuelle 2015 - Série brute", "", TITLE_FR)) |>
  filter(date >= as.Date("2008-01-01")) |>
  group_by(REF_AREA) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2008-01-01")]) |>
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  theme_minimal()  +
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               labels = date_format("%Y")) +
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  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 10))

2014-

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR == "IPLA_A",
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         TITLE_FR = gsub(" - Appartements - Base 100 en moyenne annuelle 2015 - Série brute", "", TITLE_FR)) |>
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  group_by(REF_AREA) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2014-01-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
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               labels = date_format("%Y")) +
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  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 10))

Paris, Lyon, Marseille

All

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR == "IPLA_A",
         REF_AREA %in% c("A_69123", "A_13055", "D75")) |>
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         TITLE_FR = gsub(" - Appartements - Base 100 en moyenne annuelle 2015 - Série brute", "", TITLE_FR)) |>
  group_by(REF_AREA) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("1998-01-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  
  theme_minimal()  +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1960, 2050, 2), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
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        legend.title = element_blank()) +
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1998-

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR == "IPLA_A",
         REF_AREA %in% c("A_69123", "A_13055", "D75")) |>
  quarter_to_date() |>
  mutate(TITLE_FR = gsub("Indice des prix des logements anciens - ", "", TITLE_FR),
         TITLE_FR = gsub(" - Appartements - Base 100 en moyenne annuelle 2015 - Série brute", "", TITLE_FR)) |>
  filter(date >= as.Date("1998-01-01")) |>
  group_by(REF_AREA) |>
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  theme_minimal()  +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1960, 2050, 2), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
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        legend.title = element_blank()) +
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2000-

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR == "IPLA_A",
         REF_AREA %in% c("A_69123", "A_13055", "D75")) |>
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         TITLE_FR = gsub(" - Appartements - Base 100 en moyenne annuelle 2015 - Série brute", "", TITLE_FR)) |>
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  group_by(REF_AREA) |>
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  theme_minimal()  +
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               labels = date_format("%Y")) +
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2008-

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
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  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1960,2100, 1), "-01-01")),
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2010-

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR == "IPLA_A",
         REF_AREA %in% c("A_69123", "A_13055", "D75")) |>
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         TITLE_FR = gsub(" - Appartements - Base 100 en moyenne annuelle 2015 - Série brute", "", TITLE_FR)) |>
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) |>
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               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.85),
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2014-

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR == "IPLA_A",
         REF_AREA %in% c("A_69123", "A_13055", "D75")) |>
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  mutate(TITLE_FR = gsub("Indice des prix des logements anciens - ", "", TITLE_FR),
         TITLE_FR = gsub(" - Appartements - Base 100 en moyenne annuelle 2015 - Série brute", "", TITLE_FR)) |>
  filter(date >= as.Date("2014-01-01")) |>
  group_by(REF_AREA) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2014-01-01")]) |>
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  theme_minimal()  +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1960,2100, 1), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  xlab("") + ylab("Indice des prix des logements anciens") +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 10))

Neuf vs. ancien

Indice = 2015

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR %in% c("IPLN", "IPLNA", "IPLA_E"),
         REF_AREA == "FM") |>
  quarter_to_date() |>
  
  group_by(INDICATEUR) |>
  #mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("1998-01-01")]) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = INDICATEUR)) +
  theme_minimal()  +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1960, 2050, 2), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  xlab("") + ylab("") +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 10))

Indice = 2000

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR %in% c("IPLN", "IPLNA", "IPLA_E"),
         REF_AREA == "FM") |>
  quarter_to_date() |>
  
  group_by(INDICATEUR) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2000-01-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = INDICATEUR)) +
  theme_minimal()  +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1960, 2050, 2), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  xlab("") + ylab("") +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 10))

Indice = 2000, post - 2000

Code

`IPLA-IPLNA-2015` |>
  filter(CORRECTION == "BRUT",
         INDICATEUR %in% c("IPLN", "IPLNA", "IPLA_E"),
         REF_AREA == "FM") |>
  quarter_to_date() |>
  
  group_by(INDICATEUR) |>
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2000-01-01")]) |>
  filter(date >= as.Date("2000-01-01")) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = INDICATEUR)) +
  theme_minimal()  +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1960, 2050, 2), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  xlab("") + ylab("") +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 7000, 10))

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eurostat	hbs_str_t223	Mean consumption expenditure by income quintile - hbs_str_t223	2026-07-15
eurostat	prc_hicp_midx	HICP (2015 = 100) - monthly data (index) - prc_hicp_midx	2026-08-07
eurostat	prc_hpi_q	House price index (2015 = 100) - quarterly data - prc_hpi_q	2026-07-14
fred	housing	House Prices - housing	2026-09-01
oecd	SNA_TABLE5	Final consumption expenditure of households - SNA_TABLE5	2026-08-02
oecd	housing	NA	NA