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Interconnected Banks and Systemically Important Exposures

Document de travail du personnel 2019-44 Alan Roncoroni, Stefano Battiston, Marco D’Errico, Grzegorz Halaj, Christoffer Kok
Comment les liens d’interdépendance entre les banques de la zone euro contribuent-ils à la vulnérabilité du système bancaire? Nous étudions les interconnexions directes (prêts entre les banques) et indirectes (exposition des banques à des secteurs semblables de l’économie). Ces liens complexes rendent le système bancaire plus vulnérable aux risques de contagion.
24 avril 2008

Rapport sur la politique monétaire – Avril 2008

Le rythme d’expansion de l’économie mondiale a commencé à décélérer au quatrième trimestre de 2007 et au premier trimestre de 2008, sous l’effet de la baisse de régime aux États-Unis et des bouleversements persistants sur les marchés financiers internationaux. La croissance de l’économie canadienne a aussi marqué le pas.  La vigueur de la demande intérieure […]

Inference in Games Without Nash Equilibrium: An Application to Restaurants’ Competition in Opening Hours

Document de travail du personnel 2018-60 Erhao Xie
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.

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.
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