C1 - Économétrie et méthodes statistiques : généralités
-
-
Behavioral Learning Equilibria in New Keynesian Models
Nous introduisons un équilibre basé sur l’apprentissage des comportements dans les modèles DSEG avec des agents dotés d’une rationalité limitée qui utilisent des règles d’anticipation autorégressives de premier ordre simples mais optimales. Le modèle DSEG de Smets-Wouters avec équilibre basé sur l’apprentissage est estimé et présente une bonne adéquation avec les anticipations tirées des enquêtes sur l’inflation. Pour ce qui est de l’application empirique à la politique monétaire, nous montrons que l’apprentissage nécessite un degré plus faible de lissage des taux d’intérêt. -
Calculating Effective Degrees of Freedom for Forecast Combinations and Ensemble Models
Dans cette étude, l’auteur s’attache à calculer les degrés de liberté effectifs d’une combinaison de prévisions en fonction d’un ensemble de conditions générales applicables aux modèles linéaires. Le calcul des degrés de liberté effectifs montre que le coût de complexité d’une combinaison de prévisions dépend des paramètres du système de pondération et de la moyenne pondérée des paramètres dans les modèles auxiliaires. -
Cash, COVID-19 and the Prospects for a Canadian Digital Dollar
Nous présentons une analyse des tendances relatives à l’usage de l’argent comptant au Canada avant et durant la pandémie de COVID-19. Nous explorons également les deux scénarios possibles concernant l’émission d’une monnaie numérique de banque centrale ou d’un dollar canadien numérique : le passage à une économie sans argent comptant ou l’adoption généralisée d’une autre monnaie numérique au Canada. Enfin, nous discutons de l’expérience canadienne en ce qui a trait au maintien de l’argent comptant comme mode de paiement et instrument de réserve de valeur à la fois efficace et accessible. -
Comparison of Bayesian and Sample Theory Parametric and Semiparametric Binary Response Models
À l’aide de calculs sur processeur graphique, nous comparons un modèle bayésien semi-paramétrique avec un modèle d’échantillonnage semi-paramétrique. Nos résultats montrent qu’une bande passante optimale n’est pas supérieure à une bande passante normale pour les modèles semi-paramétriques à variables binaires. -
Quantum Monte Carlo for Economics: Stress Testing and Macroeconomic Deep Learning
À l’aide de l’algorithme quantique de Monte-Carlo, nous cherchons à savoir si l’informatique quantique peut réduire le temps d’exécution des applications économiques. Nous appliquons l’algorithme à deux modèles : un test de résistance bancaire et un modèle DSGE résolu en recourant à l’apprentissage profond. Nous présentons aussi quelques innovations de notre cru, au sein même de l’algorithme et dans la méthode employée pour le comparer à sa version classique. -
Cash in the Pocket, Cash in the Cloud: Cash Holdings of Bitcoin Owners
Nous estimons l’effet de la détention de bitcoins sur le montant d’argent comptant que détiennent les consommateurs canadiens. Nos résultats remettent en question l’idée selon laquelle l’adoption de nouvelles technologies, comme le bitcoin, mènera au déclin de l’argent liquide. -
Bitcoin Awareness, Ownership and Use: 2016–20
L’objectif de cette étude est d’analyser les tendances liées à la détention de bitcoins et d’autres cryptomonnaies pour la période 2016-2020 en utilisant les données d’enquêtes menées par la Banque du Canada. -
Cash and COVID-19: What happened in 2021
En nous fondant sur des données du Système de distribution des billets de banque et des enquêtes menées auprès des consommateurs, nous constatons que la quantité de billets en circulation est demeurée élevée au cours de 2021. Les Canadiens ont continué de faire appel aux modes de paiement électroniques, mais une proportion non négligeable d’entre eux paient toujours leurs achats en argent comptant. -
Covariates Hiding in the Tails
Nous caractérisons le biais dans les estimations de Hill en coupe transversale causé par les facteurs sous-jacents communs, puis proposons deux solutions simples pour le corriger. Pour déterminer la présence, le sens et l’ampleur du biais, nous utilisons les rendements mensuels du marché boursier américain et les données annuelles de population par comtés du recensement des États-Unis.