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Le nombre et la taille des fonds d’obligations de sociétés canadiennes ont augmenté rapidement ces dernières années. Dans le même temps, la part de leur portefeuille dévolue à des titres plus risqués s’est accrue, ce qui s’est traduit par une exposition plus forte de ces fonds au risque de crédit, au risque de taux d’intérêt et au risque de liquidité. Nous abordons aussi brièvement les conséquences à en tirer pour la stabilité financière.

La crise financière mondiale a notamment eu pour principale conséquence l’imposition d’une série de nouvelles règles destinées au système financier, en particulier aux banques.

Les marchés des contrats à terme peuvent constituer une source d’information précieuse au sujet des anticipations de prix. Toutefois, dans la pratique, il s’avère difficile d’exploiter cette information, les prix des contrats à terme offrant souvent une mesure médiocre des attentes du marché à l’égard des prix des actifs sous-jacents en raison de la présence de primes de risque variables dans le temps.

Nous analysons l’incidence d’une politique de taux d’intérêt sur la stabilité financière dans un contexte de panique où les banques peuvent devoir rembourser un volume anormalement élevé de titres de dette, ce qui les obligerait à vendre des actifs à des prix de liquidation.

Les actions menées par les banques centrales pour stabiliser les marchés financiers et mettre en œuvre la politique monétaire en période de crise peuvent entraîner des coûts et des effets non désirés. Nous présentons une revue de la littérature sur ces coûts et analysons des mesures qui pourraient atténuer les effets négatifs de ces actions.

L’écart entre le rendement d’une obligation de société et celui d’une obligation du gouvernement du Canada comparable correspond à la rémunération exigée en compensation de la possibilité de défaut de la société émettrice et en compensation d’autres risques que le défaut.

Nous analysons les mesures de politique monétaire prises en réaction à l’IA dans un modèle de type nouveau keynésien à deux secteurs qui définit deux formes de changement : l’augmentation et l’automatisation. Les deux réduisent la demande de main-d’œuvre, ce qui nécessite une détente monétaire qui crée des arbitrages pour ce qui est de l’inflation. L’automatisation aggrave ces arbitrages. L’inflation globale dépend de la forme des changements et de l’étendue de l’adoption de l’IA, ce qui rend la stabilisation par la politique monétaire plus complexe et les données agrégées potentiellement trompeuses.

Nous recensons deux canaux ayant une incidence sur la relation entre l’inflation et le chômage. Premièrement, l’inflation entraîne une diminution des salaires, car les personnes sans emploi souffrent plus de l’inflation que celles qui en ont un, ce qui donne une relation positive. Deuxièmement, l’inflation entraîne une hausse des coûts de financement des entreprises, ce qui donne une relation négative. L’amélioration des conditions de financement des entreprises peut faire passer la relation de positive à négative.

Bon nombre des raisons avancées pour expliquer le recul des taux d’intérêt lors des 30 dernières années soulignent le rôle joué par le vieillissement de la population ou la montée des inégalités de revenu dans la croissance de la demande agrégée d’actifs sur le long terme. Sans nier l’importance de ces facteurs, cette étude montre tout d’abord que le principal changement à l’origine d’une hausse de la demande d’actifs au cours de cette période a plutôt été le désir accru des ménages (selon leur classe d’âge et catégorie de revenu) d’acquérir des actifs.

Nous passons en revue une sélection d’études tirant parti de l’apprentissage automatique à des fins de recherche économique et d’analyse de politiques. Notre examen fait ressortir les circonstances où l’apprentissage automatique est utilisé en économie, les modèles préférés en général, et la façon dont ils sont utilisés.