C5 - Modélisation économétrique
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Using Payments Data to Nowcast Macroeconomic Variables During the Onset of COVID-19
Nous utilisons des données sur les paiements de détail et des techniques d’apprentissage automatique afin de prévoir les effets de la COVID-19 sur l’économie canadienne en temps presque réel. Nous constatons que cette approche améliore de façon considérable la précision des prévisions comparativement à un modèle de référence linéaire. Le modèle que nous avons élaboré peut donc être utile aux autorités publiques avant que les données officielles soient publiées. -
Strategic Uncertainty in Financial Markets: Evidence from a Consensus Pricing Service
Nous examinons le contenu informationnel de l’évaluation des prix des marchés hors cote opaques fournie par les services d’agrégation. Nous montrons que les données publiques sur les prix informent avant tout les participants sur les estimations des autres participants, plutôt que sur la valeur d’un titre de placement. -
On Causal Networks of Financial Firms: Structural Identification via Non-parametric Heteroskedasticity
Les diverses interactions commerciales des banques créent un réseau de relations invisibles qui ne peuvent être directement déduites de la corrélation des rendements sur les titres bancaires. Sans rapport de causalité, il est difficile de savoir comment les politiques choisies modifient le réseau. Cette étude vise donc à trouver le réseau causal auquel s’attendent les investisseurs. -
The New Benchmark for Forecasts of the Real Price of Crude Oil
Comment évaluer la qualité d’une prévision? Nous proposons une nouvelle référence pour évaluer les prévisions de séries de données faisant l’objet d’une agrégation temporelle et montrons que les prix réels du pétrole sont plus difficiles à prévoir que nous le pensions. -
Liquidity Usage and Payment Delay Estimates of the New Canadian High Value Payments System
Dans le cadre de la modernisation de son infrastructure de systèmes de paiement de base, le Canada remplacera le Système de transfert de paiements de grande valeur (STPGV) par un nouveau système à règlement brut en temps réel (RBTR) nommé Lynx. Une des questions cruciales pour les décideurs concerne la façon dont Lynx devrait être conçu. -
Survival Analysis of Banknote Circulation: Fitness, Network Structure and Machine Learning
À partir de données obtenues dans le cadre de la stratégie de gestion de l’information du département de la Monnaie de la Banque du Canada, nous analysons la structure de réseau révélée par le parcours d’un billet de banque en circulation et constatons l’importance des coupures comme possible déterminant de la demande et de l’utilisation de l’argent comptant. -
Demand for Payment Services and Consumer Welfare: The Introduction of a Central Bank Digital Currency
Nous étudions les facteurs déterminant les choix de mode de paiement des consommateurs canadiens au point de vente à l’aide d’un modèle en deux étapes. Nous estimons les préférences et les coûts d’adoption des consommateurs pour différentes combinaisons de modes de paiement. Nous analysons l’incidence de l’introduction d’une monnaie numérique de banque centrale sur l’équilibre de marché. -
Monetary Payoff and Utility Function in Adaptive Learning Models
Lorsque des joueurs jouent à répétition au même jeu ou à des jeux semblables (jeux de coordination, jeux d’adoption de nouvelles technologies, jeux de choix de produits), ils peuvent apprendre de leurs expériences et améliorer leur stratégie dans l’avenir. Ce comportement d’apprentissage a d’importantes conséquences économiques. -
Technological Progress and Monetary Policy: Managing the Fourth Industrial Revolution
Dans la présente étude, l’auteur se penche sur ce qu’implique l’adoption à grande échelle de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique – qu’on appelle parfois la « quatrième révolution industrielle » – pour la conduite de la politique monétaire.