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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.
30 janvier 1998

Rapport annuel 1997

L’inflation s’étant maintenue à un faible niveau pour la sixième année d’affilée, l’économie canadienne a connu une expansion vigoureuse d’environ 4 % au cours de 1997.
Type(s) de contenu : Publications, Rapport annuel

Model Uncertainty and Wealth Distribution

Document de travail du personnel 2019-48 Edouard Djeutem, Shaofeng Xu
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.

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.

Cyber Risk and Security Investment

Document de travail du personnel 2022-32 Toni Ahnert, Michael Brolley, David Cimon, Ryan Riordan
Nous avons élaboré un modèle mandant-mandataire pour les cyberattaques dans lequel les clients paient des frais et délèguent les décisions de sécurité à des plateformes financières. Nous déduisons des implications vérifiables sur la vulnérabilité des clients aux cyberattaques et les frais facturés.

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.

Understanding the Systemic Implications of Climate Transition Risk: Applying a Framework Using Canadian Financial System Data

Dans cette étude, nous cherchons à en apprendre davantage sur la stabilité financière et le risque lié à la transition climatique. Nous créons un cadre méthodologique qui prend en compte les effets directs d’un choc perturbateur lié à la transition climatique ainsi que les répercussions indirectes – ou systémiques – de ces effets directs. Nous appliquons ce cadre en nous servant des données issues du système financier canadien.
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