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Nous mesurons le risque systémique dans le réseau des infrastructures de marchés financiers (IMF) en fonction de la probabilité que deux IMF ou plus aient une forte exposition au risque de crédit à l’égard d’un même participant.

ToTEM III est la toute nouvelle mouture du principal modèle d’équilibre général dynamique et stochastique que la Banque du Canada utilise pour effectuer des projections et des analyses de politiques. Le modèle aide le personnel de la Banque à décrire de manière claire et cohérente l’état actuel de l’économie canadienne et son évolution prévisible.

La Banque du Canada s’est attachée ces dernières années à exposer les buts qu’elle vise et les moyens qu’elle prend pour y parvenir. Elle a continué de renforcer le cadre de conduite de sa politique monétaire et s’est fixé des priorités dans tous ses pôles d’activité pour l’aider à atteindre ses objectifs stratégiques. En 2002, la Banque a élaboré un plan à moyen terme pour la période de 2003 à 2005. Le cadre de politique et les priorités qui y sont clairement définis ont guidé au premier chef nos analyses et nos décisions en 2003, une année qui, pour les Canadiens d’un bout à l’autre du pays, aura été troublée par plusieurs événements graves et inattendus.

Dans les modèles courants, les émissions de CO₂ augmentent ou diminuent avec la production globale. Cette relation peut cependant être brisée par plusieurs facteurs, dont les gains d’efficacité énergétique et la transition à des sources d’énergie plus propres. Nous évaluons ces facteurs à partir de données américaines et constatons que les changements touchant l’efficacité énergétique des biens de consommation expliquent une part importante des fluctuations des émissions de CO2. Ce constat implique aussi que les modèles qui ne tiennent pas compte de l’efficacité énergétique surestiment probablement l’arbitrage à court terme entre la protection de l’environnement et la performance économique.

Nous étudions les incidences du développement des marchés financiers en prenant en considération les modes de financement aussi bien formel qu’informel. En nous fondant sur des données internationales sur les entreprises, nous constatons que le financement informel est plus courant dans les pays riches que dans les pays pauvres.

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.

Les auteurs étudient les implications de l’incertitude de modèle pour la distribution de la richesse dans un modèle d’équilibre général maniable intégrant une contrainte d’emprunt et une robustesse à la Hansen et Sargent (2008). Les ménages sont confrontés à l’incertitude de modèle liée au processus qui détermine le rendement de l’actif risqué, et prennent des décisions robustes.

Cette étude lève le postulat d’équilibre de Nash bayésien habituellement imposé dans les jeux empiriques avec choix discrets en information incomplète. Au lieu de supposer que les joueurs ont des attentes non biaisées (parfaites), mon modèle traite les croyances d’un joueur à l’égard du comportement des autres joueurs comme une fonction inconnue sans contrainte. Je cherche à identifier conjointement les fonctions de croyances et de gains.

Cette étude examine, au moyen d’un modèle d’économie ouverte avec un secteur bancaire, l’incidence de nouvelles informations positives sur les valeurs futures d’actifs lorsque ces annonces ne se concrétisent pas entièrement. Ce modèle reproduit les évolutions du crédit bancaire et la dynamique de la balance courante en Espagne entre 2000 et 2010. D’après ce modèle, les politiques non traditionnelles entraînent une contraction plus modérée.

La modélisation et l’estimation de données discrètes persistantes peuvent s’avérer difficiles. Dans cette étude, nous utilisons un modèle probit autorégressif avec données de panel où l’autocorrélation de la variable discrète dépend de l’autocorrélation de la variable latente. Dans ce type de modèle non linéaire, l’autocorrélation d’une variable non observée entraîne une vraisemblance incalculable contenant des intégrales de haute dimension.