Abonnement aux C - Méthodes mathématiques et quantitatives
C - Méthodes mathématiques et quantitatives

  • 15 août 2013

    CSI : un modèle de suivi de la croissance à court terme du PIB réel du Canada

    Le modèle CSI (pour Canada’s Short-Term Indicator) est un nouveau modèle qui permet d’actualiser quotidiennement, à partir du contenu informatif de 32 indicateurs, les prévisions du taux de croissance trimestriel du PIB réel. Il offre un outil de prévision à court terme capable d’exploiter d’importants volumes de données sans faire intervenir le jugement humain. Si l’exactitude des prévisions qu’il produit en début de trimestre laisse à désirer, il gagne beaucoup en précision à mesure qu’augmente la quantité d’informations. CSI est le dernier-né du large éventail de modèles et de sources d’information que la Banque utilise et soupèse pour établir ses prévisions à court terme.
    Type(s) de contenu : Publications, Articles de la Revue de la Banque du Canada Code(s) JEL : C, C5, C53, E, E1, E17, E3, E37
  • 15 août 2013

    L’exactitude des combinaisons de prévisions à court terme

    Les auteurs évaluent si la combinaison de prévisions du PIB réel issues de différents modèles permet d’améliorer le pouvoir prédictif et examinent quelles méthodes de combinaison donnent les meilleurs résultats. Conformément aux travaux antérieurs, ils concluent que les prévisions combinées sont habituellement plus précises que celles tirées de divers modèles de référence pris individuellement. À l’encontre des données de plusieurs études, ils constatent néanmoins que l’attribution aux modèles de pondérations non uniformes, déterminées en fonction de la qualité des prévisions passées de ceux-ci, a en général pour effet d’accroître le pouvoir prédictif lorsque les prévisions diffèrent sensiblement d’un modèle à l’autre.
    Type(s) de contenu : Publications, Articles de la Revue de la Banque du Canada Code(s) JEL : C, C5, C52, C53, E, E3, E37
  • 15 août 2013

    L’analyse des mégadonnées : un nouveau domaine à explorer

    Pour formuler la politique monétaire, la Banque du Canada s’appuie sur l’analyse d’un vaste ensemble de données économiques. Disposer plus facilement d’une information à jour et détaillée améliorerait la prise de décisions économiques en temps réel. Les progrès de la technologie ont rendu possible l’exploitation de quantités massives de données, les « mégadonnées », obtenues à partir des transactions commerciales, des médias sociaux et des ordinateurs en réseau. Les mégadonnées pourraient complémenter les sources traditionnelles d’informations, et fournir ainsi un nouvel éclairage aux fins du suivi de l’activité économique et de l’inflation.
    Type(s) de contenu : Publications, Articles de la Revue de la Banque du Canada Code(s) JEL : C, C5, C53, C6, C63, C8, C80
  • 15 novembre 2012

    Le monde changeant du paiement de détail au Canada et ses répercussions sur la demande de numéraire

    Depuis vingt ans, les instruments de paiement sur support papier – billets de banque et chèques – cèdent de plus en plus la place aux moyens électroniques, tels que les cartes de débit et de crédit. Selon des travaux effectués récemment à la Banque du Canada sur les préférences des consommateurs en matière d’instruments de paiement, le numéraire demeure fréquemment utilisé pour les petits achats parce que ce mode de règlement est rapide et commode et qu’il est largement accepté par les commerçants; les cartes de débit et de crédit sont plus souvent choisies pour les transactions de montant plus élevé où les caractéristiques de sécurité et la possibilité de garder un historique des dépenses sont perçues comme des avantages. Les innovations en voie d’introduction au Canada dans le domaine du paiement de détail pourraient entraîner un autre recul de l’utilisation des espèces à long terme, mais on mesure mal les effets que pourraient avoir sur celle-ci certains des changements d’ordre structurel et réglementaire en cours.

    Type(s) de contenu : Publications, Articles de la Revue de la Banque du Canada Code(s) JEL : C, C8, C83, E, E4, E42, G, G2, G28
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