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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.

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.

Cette étude examine comment une banque centrale devrait concevoir une monnaie numérique de banque centrale (MNBC) lorsque des fournisseurs de services de paiement privés recueillent et monétisent des données sur les transactions. Elle décrit la politique optimale relativement à la MNBC pour ce qui est des prix et des données, et montre comment ses effets sur l’utilisation d’un système de paiement privé et sur l’ensemble des données dépendent du pouvoir de marché ainsi que des externalités à l’égard des données.

L’importance croissante que revêt la gestion des risques dans les systèmes de paiement amené à l’élaboration d’un éventail d’outils destinés à atténuer le risque extrême dans ces systèmes. Nous utilisons des méthodes fondées sur la théorie des valeurs extrêmes pour quantifier l’ampleur du risque extrême dans le Système automatisé de compensation et de règlement (SACR) pour la période allant de 2002 à 2015.

Cette note analytique présente différents indicateurs de marché et examine en quoi ils peuvent contribuer davantage à l’évaluation, par la Banque du Canada, des vulnérabilités des institutions financières canadiennes. D’après les indicateurs de marché mesurant le levier financier, le risque de solvabilité des grandes banques canadiennes s’est accru depuis le repli des prix du pétrole amorcé au second semestre de 2014.

Nous montrons comment les participants au nouveau système de paiement de grande valeur du Canada économisent des liquidités grâce au nouveau mécanisme de résolution des blocages. Nos résultats ont des conséquences importantes pour la conception de ces systèmes de paiement et mettent en lumière les préférences des institutions financières en matière de liquidités.

Dans cette note, nous analysons différents modèles économiques pour un écosystème de monnaie numérique de banque centrale (MNBC), qui se distinguent par les niveaux de participation de la banque centrale au marché et l’utilisation de différents leviers de politiques. Notre analyse donne à penser qu’il y a lieu de faire des compromis entre les coûts assumés par la banque centrale et la capacité de cette dernière à atteindre ses objectifs, comme l’accès universel.

À travers différentes dimensions des politiques relatives aux liquidités de banque centrale, j’aborde les grands changements depuis la crise financière mondiale de 2008-2009 et fais ressortir des défis, choix et considérations clés pour les concepteurs d’outils de liquidités de banque centrale de nos jours.

Nous étudions l’incertitude liée au rendement des actions pour différents horizons de placement. Comme le rendement est soit une perte, soit un gain, nous classons l’incertitude liée au rendement dans l’une ou l’autre de ces deux catégories : l’incertitude liée à une perte et l’incertitude liée à un gain. Nous utilisons ensuite ces deux catégories pour évaluer le placement.

Nous offrons aux autorités compétentes un cadre d’évaluation en trois étapes pour comprendre, définir et quantifier les risques liés aux cryptomonnaies stables (stablecoins) et aux autres cryptomonnaies.