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L’interdépendance entre assureurs et réassureurs à l’échelle mondiale n’est pas bien comprise, peut présenter un risque important pour le secteur et avoir des incidences macroéconomiques. Les modèles des relations complexes qui existent entre les réassureurs et d’autres acteurs du système financier et de l’économie réelle en sont aux balbutiements.

La coordination optimale des politiques monétaire et macroprudentielle comporte une pondération des risques plus élevée pour les obligations (sûres) lorsque les banques doivent détenir des réserves de fonds propres supplémentaires. Elle implique aussi un certain durcissement de la politique monétaire quand ces réserves sont mobilisées.

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 caractérisons le biais dans les estimations de Hill en coupe transversale causé par les facteurs sous-jacents communs, puis proposons deux solutions simples pour le corriger. Pour déterminer la présence, le sens et l’ampleur du biais, nous utilisons les rendements mensuels du marché boursier américain et les données annuelles de population par comtés du recensement des États-Unis.

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.