Rechercher

Types de contenu

Thèmes

Auteurs

Thèmes de recherche

Codes JEL

Sources

Publié après

Publié avant

80 résultats

Behavioral Learning Equilibria in New Keynesian Models

Document de travail du personnel 2022-42 Cars Hommes, Kostas Mavromatis, Tolga Özden, Mei Zhu
Nous introduisons un équilibre basé sur l’apprentissage des comportements dans les modèles DSEG avec des agents dotés d’une rationalité limitée qui utilisent des règles d’anticipation autorégressives de premier ordre simples mais optimales. Le modèle DSEG de Smets-Wouters avec équilibre basé sur l’apprentissage est estimé et présente une bonne adéquation avec les anticipations tirées des enquêtes sur l’inflation. Pour ce qui est de l’application empirique à la politique monétaire, nous montrons que l’apprentissage nécessite un degré plus faible de lissage des taux d’intérêt.

Fiscal Policy in the Age of COVID-19: Does It “Get in All of the Cracks”?

La pandémie de COVID-19 a entraîné une récession atypique, dans le sens que certains secteurs de l’économie ont prospéré tandis que d’autres se sont effondrés. Pour réagir à cette situation, il a fallu adopter une politique budgétaire particulière afin d’appuyer les entreprises et de stimuler l’activité des secteurs qui avaient des capacités excédentaires. La politique budgétaire a-t-elle permis d’atteindre les résultats souhaités? En général, oui.

Allocative Efficiency and the Productivity Slowdown

Document de travail du personnel 2021-1 Lin Shao, Rongsheng Tang
Dans le cadre d’une analyse du ralentissement de la productivité aux États-Unis durant les années 1970 et 2000, nous constatons qu’une part importante de ce ralentissement est attribuable à l’absence de gain d’efficience allocative entre les secteurs. De plus, nos résultats indiquent que la volatilité sectorielle accrue joue un rôle important dans cette absence de gain.

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.
30 janvier 2003

Rapport annuel 2002

Au cours de l’année qui vient de s’écouler, l’économie mondiale a été confrontée à des défis exceptionnels, attribuables à tout un ensemble de risques et d’incertitudes qui ont plané sur l’évolution économique, financière et géopolitique, notamment les retombées des attentats terroristes de septembre 2001, les scandales soulevés par les pratiques comptables de certaines entreprises, la volatilité des marchés boursiers et la situation au Proche-Orient. Tranchant avec la morosité de la conjoncture mondiale, les résultats économiques enregistrés au Canada ont surpassé ceux de presque tous les autres pays industriels : l’activité s’est accrue d’environ 3 1/4 % et 560 000 emplois ont été créés, tandis que les attentes d’inflation demeuraient bien arrimées à la cible de 2 % que poursuit la Banque du Canada.
Type(s) de contenu : Publications, Rapport annuel

What Explains Month-End Funding Pressure in Canada?

Document d’analyse du personnel 2017-9 Christopher S. Sutherland
Le marché canadien des pensions à un jour montre continuellement des signes que des pressions latentes en matière de liquidités de financement s’y exercent vers la fin du mois. Une hausse du taux des opérations de pension à un jour et une augmentation des liquidités octroyées par la Banque du Canada sont généralement observées durant cette période.
Aller à la page