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Survival Analysis of Bank Note Circulation: Fitness, Network Structure and Machine Learning

Document de travail du personnel 2020-33 Diego Rojas, Juan Estrada, Kim Huynh, David T. Jacho-Chávez
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.

Quantum Monte Carlo for Economics: Stress Testing and Macroeconomic Deep Learning

Document de travail du personnel 2022-29 Vladimir Skavysh, Sofia Priazhkina, Diego Guala, Thomas Bromley
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.

Understanding the Systemic Implications of Climate Transition Risk: Applying a Framework Using Canadian Financial System Data

Dans cette étude, nous cherchons à en apprendre davantage sur la stabilité financière et le risque lié à la transition climatique. Nous créons un cadre méthodologique qui prend en compte les effets directs d’un choc perturbateur lié à la transition climatique ainsi que les répercussions indirectes – ou systémiques – de ces effets directs. Nous appliquons ce cadre en nous servant des données issues du système financier canadien.
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