Biographie

Ajit Desai est un scientifique des données principal dans la Division de recherche du Département des opérations bancaires et paiements de la Banque du Canada. Ses travaux actuels s'appuient sur des techniques de pointes telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'informatique quantique pour étudier les données de paiement (y compris les données de crypto-monnaie) dans le but principal de rendre l'infrastructure de paiement numérique du Canada sûre et efficace. Dr. Desai a obtenu son doctorat de l'Université Carleton en 2018 en sciences et ingénierie computationnelles et une M.S. en génie aérospatial de l'Institut indien de technologie de Madras en 2011.


Notes analytiques du personnel

Machine learning for economics research: when, what and how

Note analytique du personnel 2023-16 Ajit Desai
Nous passons en revue une sélection d’études tirant parti de l’apprentissage automatique à des fins de recherche économique et d’analyse de politiques. Notre examen fait ressortir les circonstances où l’apprentissage automatique est utilisé en économie, les modèles préférés en général, et la façon dont ils sont utilisés.

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Documents de travail du personnel

From LVTS to Lynx: Quantitative Assessment of Payment System Transition

Document de travail du personnel 2023-24 Ajit Desai, Zhentong Lu, Hiru Rodrigo, Jacob Sharples, Phoebe Tian, Nellie Zhang
Nous évaluons de façon quantitative les changements observés dans le comportement des participants à l’égard des paiements par suite de l’adoption de Lynx, le nouveau système de paiement de gros du Canada. Selon notre analyse, le mécanisme d’économie des liquidités de Lynx favorise la mise en commun des liquidités et l’envoi rapide des demandes de paiement, ce qui améliore l’efficience pour les participants mais entraîne des délais de paiement un peu plus longs.

Improving the Efficiency of Payments Systems Using Quantum Computing

Nous élaborons un algorithme et l’exécutons sur un calculateur quantique à recuit simulé par l’intermédiaire d’un solveur hybride. L’objectif est de trouver la séquence des paiements en attente de règlement qui permet de réduire le montant de liquidités nécessaire dans le système sans faire augmenter cette attente de façon considérable.

Macroeconomic Predictions Using Payments Data and Machine Learning

Document de travail du personnel 2022-10 James Chapman, Ajit Desai
Nous démontrons l’utilité des données des systèmes de paiement et des modèles d’apprentissage automatique pour les prévisions macroéconomiques et proposons un ensemble d’outils économétriques pour surmonter les défis qui leur sont associés.

Estimating Policy Functions in Payments Systems Using Reinforcement Learning

Document de travail du personnel 2021-7 Pablo S. Castro, Ajit Desai, Han Du, Rodney J. Garratt, Francisco Rivadeneyra
Nous montrons que les techniques d’apprentissage par renforcement permettent d’estimer les fonctions de réaction optimale des banques qui participent aux systèmes de paiement de grande valeur – un jeu stratégique du monde réel caractérisé par des informations incomplètes.

Using Payments Data to Nowcast Macroeconomic Variables During the Onset of COVID-19

Document de travail du personnel 2021-2 James Chapman, Ajit Desai
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 quasi réel. Notre modèle améliore de façon considérable la précision des prévisions macroéconomiques comparativement à un modèle de référence linéaire.

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Publications dans des revues

Revues avec comités de lecture

  • Chapman, J. T., & Desai, A. (2023). Macroeconomic predictions using payments data and machine learning. Forecasting, vol. 5, no 4, p. 652-683.
  • Desai, A., Lu, Z., Rodrigo, H., Sharples, J., Tian, P., & Zhang, N. (2023). From LVTS to Lynx: Quantitative Assessment of Payment System Transition. Journal of Payments Strategy & Systems, vol. 17, no 3, p. 291-314.
  • Chapman, J. T., & Desai, A. (2020). Using payments data to nowcast macroeconomic variables during the onset of COVID-19. Journal of Financial Market Infrastructures, vol. 9, no 1.
  • Desai, A., Khalil, M., Pettit, C. L., Poirel, D., & Sarkar, A. (2020). Domain Decomposition of Stochastic PDEs: Development of Probabilistic Wirebasket-based Two-level Preconditioners. Journal of Computational Physics (review).
  • Desai, A., Khalil, M., Pettit, C., Poirel, D., & Sarkar, A. (2018). Scalable domain decomposition solvers for stochastic PDEs in high performance computing. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, vol. 335, p. 194-222.
  • Desai, A., Witteveen, J. A., & Sarkar, S. (2013). Uncertainty quantification of a nonlinear aeroelastic system using polynomial chaos expansion with constant phase interpolation. Journal of Vibration and Acoustics, vol. 135, no 5.
  • Desai, A., & Sarkar, S. (2010). Analysis of a nonlinear aeroelastic system with parametric uncertainties using polynomial chaos expansion. Mathematical Problems in Engineering.