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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.

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.

Nous étudions comment différents types de politique monétaire influencent les effets redistributifs de chocs économiques externes sur la consommation des ménages dans une petite économie ouverte. Nos résultats montrent qu’il existe un arbitrage entre la stabilisation de l’ensemble de l’économie et la réduction des inégalités de consommation.

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 Chine arrive au deuxième rang pour le produit intérieur brut mesuré en parité de pouvoir d'achat et au troisième pour la part qu'elle représente dans les exportations mondiales, et elle possède les réserves de change les plus importantes au monde. Elle ne joue toutefois qu'un rôle mineur dans le système financier international : ses banques sont peu présentes à l'étranger, le renminbi ne circule pratiquement pas hors du pays et les marchés de capitaux chinois ne constituent pas une source de financement significative pour les emprunteurs étrangers. Le faible degré d'intégration de la Chine dans le système financier mondial s'explique par la priorité donnée aux objectifs de politique intérieure. Au fur et à mesure que son économie se développera et que son système financier se fortifiera grâce aux réformes, la Chine gagnera en importance sur les marchés financiers mondiaux. Des changements sont déjà en cours, aiguillonnés par la canalisation de la puissance financière du pays vers les placements étrangers, et les autorités se sont engagées à assouplir le taux de change. Ces changements faciliteront l'intégration de l'économie chinoise dans le système financier mondial. Les auteurs de l'article exposent la situation actuelle et émettent des hypothèses sur l'évolution future des institutions et des marchés financiers chinois.

Ce dossier spécial porte sur les outils utilisés à la Banque du Canada pour l’analyse de la conjoncture, qui consiste à rassembler et à examiner une vaste gamme d’informations afin de se former une opinion de l’activité économique actuelle. L’analyse conjoncturelle apporte une contribution clé à la prise des décisions de la Banque en matière de politique monétaire.

Il est généralement reconnu que la segmentation des processus de production est une caractéristique importante de l’économie mondiale actuelle. Ce fractionnement du processus de production en plusieurs étapes a été incorporé à de nombreux modèles quantitatifs modernes du commerce, et il a été démontré qu’il produit des gains additionnels importants sur le plan du commerce international.

La plupart des modèles en finance font l’hypothèse que les agents planifient leurs transactions sur un horizon infini.

Les auteurs évaluent si la combinaison de prévisions du PIB réel issues de différents modèles permet d’améliorer le pouvoir prédictif et examinent quelles méthodes de combinaison donnent les meilleurs résultats. Conformément aux travaux antérieurs, ils concluent que les prévisions combinées sont habituellement plus précises que celles tirées de divers modèles de référence pris individuellement. À l’encontre des données de plusieurs études, ils constatent néanmoins que l’attribution aux modèles de pondérations non uniformes, déterminées en fonction de la qualité des prévisions passées de ceux-ci, a en général pour effet d’accroître le pouvoir prédictif lorsque les prévisions diffèrent sensiblement d’un modèle à l’autre.

Nous présentons les processus gamma autorégressifs généralisés (GARG), une catégorie de processus autorégressifs et moyennes mobiles où la dynamique de chacun des moments conditionnels est influencée par une différente moyenne mobile identifiable de la variable d’intérêt. Nous montrons que l’utilisation de processus GARG réduit les erreurs d’évaluation de façon nettement plus importante que les processus gamma autorégressifs existants.