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L'auteure compare l'efficacité de trois méthodes d'approximation gaussienne — proposées par Nowman (1997), Shoji et Ozaki (1998) et Yu et Phillips (2001) — pour l'estimation d'un modèle en temps continu non linéaire du taux d'intérêt à court terme.

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.

Les auteurs examinent la capacité relative de règles simples de ciblage de l’inflation et de ciblage du niveau des prix à minimiser tant la variabilité de l’inflation que les fluctuations économiques au Canada lorsque les chocs subis ont d’importantes retombées sur les cours mondiaux des produits de base.

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.

La présente étude contient une synthèse des résultats ayant trait à l’équivalence qui existe entre les modèles d’espace d’état et les modèles autorégressifs à moyennes mobiles dotés de variables exogènes ou modèles ARMAX (vecteur autorégressif compris). Même si la plupart de ces résultats ne sont pas nouveaux, aucun document ne semblait réunir jusqu’ici toute l’information à leur sujet.

Le caractère astreignant des contraintes financières n’est souvent pas directement observable dans les ensembles de données sur les entreprises couramment utilisés (p. ex., Compustat). Dans cette étude, nous mesurons et estimons, par l’analyse d’un ensemble de données sur les petites et moyennes entreprises canadiennes, la probabilité qu’une entreprise se retrouve sous la contrainte du financement externe.

Les études consacrées au travail de prévision ont fait ressortir depuis longtemps que la moyenne des projections de plusieurs modèles a souvent un degré de précision plus élevé que les projections tirées d’un seul modèle, et qu’à ce titre, la technique qui consiste à établir une moyenne en pondérant les prévisions avec les mêmes coefficients donne de très bons résultats.

Depuis le début des années 80, les modèles fondés sur les facteurs économiques fondamentaux n'ont guère contribué à expliquer les variations du taux de change (Messe 1990). Devant ce problème, Frankel et Froot (1988) ont élaboré un modèle dans lequel ils ont utilisé deux approches de prévision du taux de change : l'approche fondamentaliste, dans laquelle la prévision repose sur des facteurs économiques fondamentaux, et l'approche technique, où la prévision s'appuie sur le comportement passé du taux de change.

Cette étude examine, sous un angle théorique et empirique, les conséquences fortuites des règles obligatoires de rétention qui s’appliquent aux titrisations. Elle propose pour cela un nouveau modèle montrant que si la rétention renforce la surveillance, elle peut aussi encourager les banques à déplacer le risque.

Quelle quantité de monnaie numérique de banque centrale (MNBC) les ménages canadiens voudraient-ils détenir, et quelles caractéristiques d’une telle monnaie sont importantes à leurs yeux?