house-prices-fr

该数据集包含了自1200年以来法国巴黎的房价指数，数据来源于多个历史文献和官方数据库，经过通胀调整以反映实际购买力。

This dataset contains housing price indices for Paris, France dating back to 1200. The data is sourced from multiple historical documents and official databases, and has been inflation-adjusted to reflect real purchasing power.

原始信息汇总

数据集概述

数据来源

• 数据来源于公共网站：http://www.cgedd.developpement-durable.gouv.fr/prix-immobilier-evolution-a-long-terme-a1048.html

主要数据源

• Georges d’Avenel, “Histoire économique de la propriété, des salaries, des denrées et de tous les prix en général depuis l’an 1200 jusqu’en l’an 1800”, 1894-1912
• Gaston Duon, "Documents sur le problème du logement", 1946
• Jacques Friggit, "Comparing Four Secular Home Price Indices", 2008
• Notaries databases
• Indices Notaires-INSEE

数据处理

• 名义货币指数已通过消费者价格指数进行通货紧缩处理，使用多个历史时期的特定指数进行计算。

数据收集与方法

• 数据由Jacques Friggit收集，遵循特定方法，详见此论文。
• 基期指数为2000年的1.0。

注意事项

• 数据集是三个数据系列的聚合，连接点处存在较大间隙。

许可证

• 待定（TBD）

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过整合多个历史文献和现代数据库，构建了自1200年以来巴黎房价的长期演变趋势。数据来源包括Georges d’Avenel的《Histoire économique de la propriété》、Gaston Duon的《Documents sur le problème du logement》以及Jacques Friggit的研究报告等。此外，还结合了公证人数据库和Notaires-INSEE指数，确保数据的全面性和权威性。名义货币指数通过消费者价格指数进行平减，涵盖了从1200年至2005年的多个历史时期，确保了数据的连续性和可比性。

特点

该数据集的特点在于其时间跨度长达800多年，涵盖了巴黎房价的长期演变趋势。数据来源多样，既有历史文献，也有现代数据库，确保了数据的丰富性和可靠性。此外，数据集通过消费者价格指数对名义货币指数进行了平减，使得不同历史时期的房价具有可比性。然而，由于数据来源于多个系列，衔接处的数据可能存在较大差异，使用时需注意。

使用方法

该数据集适用于研究巴黎房价的长期演变趋势，尤其适合进行历史经济分析和房价预测研究。用户可以通过访问数据集的GitHub页面或datahub.io平台获取数据。数据以CSV格式提供，便于导入各种数据分析工具进行进一步处理。使用时应特别注意数据衔接处的差异，建议结合相关文献进行综合分析，以确保研究结果的准确性。

背景与挑战

背景概述

house-prices-fr数据集聚焦于法国巴黎自1200年以来的房价变化，由法国公共机构cgedd提供数据支持，并由Jacques Friggit等学者通过多源历史文献整合而成。该数据集的核心研究问题在于揭示巴黎房价的长期演变趋势及其背后的经济与社会因素。通过整合Georges d’Avenel、Gaston Duon等学者的历史研究数据，以及公证人和法国国家统计与经济研究所（INSEE）的现代数据，该数据集为研究房地产市场、经济史以及城市发展提供了宝贵的长期视角。其影响力不仅限于经济学领域，还为城市规划、社会学等跨学科研究提供了重要参考。

当前挑战

house-prices-fr数据集在构建与应用中面临多重挑战。首先，数据来源跨越多个世纪，不同历史时期的数据采集方法与标准存在显著差异，导致数据的一致性与可比性难以保证。其次，数据集整合了多个独立的数据序列，这些序列在时间节点上的衔接存在较大空白，增加了数据处理的复杂性。此外，由于历史数据的稀缺性，部分年份的数据依赖于间接推算或假设，可能影响结果的准确性。最后，尽管数据集提供了长期房价趋势，但其对现代房地产市场的直接指导意义有限，需结合更多现代经济指标进行综合分析。

常用场景

经典使用场景

在房地产经济学领域，house-prices-fr数据集被广泛用于分析巴黎自1200年以来的房价长期趋势。研究者通过该数据集能够深入探讨历史事件、经济政策以及社会变迁对房价的影响，从而揭示房价波动的深层次原因。

解决学术问题

该数据集解决了房地产经济学中长期缺乏连续、可靠历史数据的问题。通过整合多个来源的房价指数，研究者能够更准确地构建房价长期波动模型，进而分析经济周期、通货膨胀等因素对房价的影响，为政策制定提供科学依据。

衍生相关工作

基于house-prices-fr数据集，许多经典研究得以展开。例如，Jacques Friggit的研究通过该数据集揭示了巴黎房价的长期波动规律，为后续的房地产经济学研究奠定了基础。此外，该数据集还被用于验证和优化房价预测模型，推动了相关领域的技术进步。