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644 résultats

The Bank of Canada 2015 Retailer Survey on the Cost of Payment Methods: Calibration for Single-Location Retailers

Rapport technique n° 109 Heng Chen, Rallye Shen
Des pondérations sont estimées par calage pour a) réduire le biais attribuable aux non-réponses, b) réduire l’erreur de couverture et c) faire concorder les poids d’estimation de l’échantillon avec ceux de la population cible pour certaines variables d’intérêt.

Transmission of Cyber Risk Through the Canadian Wholesale Payment System

Document de travail du personnel 2022-23 Anneke Kosse, Zhentong Lu
Nous étudions comment le choc d’une cyberattaque empêchant une ou plusieurs banques d’envoyer des paiements se transmettrait à d’autres via le système canadien de paiement de gros. Sur la base de données historiques sur les paiements, nous simulons un large éventail de scénarios et évaluons l’ampleur des perturbations sur les paiements traités par le système.

Can the Common-Factor Hypothesis Explain the Observed Housing Wealth Effect?

Document de travail du personnel 2016-62 Narayan Bulusu, Jefferson Duarte, Carles Vergara-Alert
L’hypothèse du facteur commun offre une piste pour comprendre l’effet de richesse immobilière. Selon cette hypothèse, l’appréciation du prix des logements est corrélée à l’évolution de la consommation tant que les variables d’approximation du facteur commun à la demande de logements et à la demande hors logements sont mesurées de manière imprécise et que l’offre de logement n’est pas parfaitement élastique.

BoC–BoE Sovereign Default Database: Methodology, Assumptions and Sources

Rapport technique n° 117 David Beers, Elliot Jones, John Walsh
Jusqu’à tout récemment, peu d’efforts étaient consacrés à l’évaluation systématique des différents types de défauts souverains ainsi qu’au calcul de la valeur nominale globale des engagements qu’ils représentent. Afin de remédier à cette lacune, la Banque du Canada a développé une base de données exhaustive de défauts souverains, qui se trouve sur son site Web et qui est mise à jour en partenariat avec la Banque d’Angleterre.

Net Send Limits in the Lynx Payment System: Usage and Implications

Document d’analyse du personnel 2025-13 Virgilio B Pasin, Anna Wyllie
Nous étudions la façon dont les participants au système de paiement Lynx utilisent les limites d’envoi nettes pour contrôler leurs paiements intrajournaliers sortants. Nos résultats montrent qu’ils ont tendance à adopter une approche passive une fois leurs limites d’envoi nettes programmées et ont parfois des comportements distincts au regard des ajustements intrajournaliers apportés à ces limites.

Endogenous Time Variation in Vector Autoregressions

Document de travail du personnel 2020-16 Danilo Leiva-Leon, Luis Uzeda
Nous présentons une nouvelle classe de modèles vectoriels autorégressifs (VAR) à paramètres variables dans le temps dans laquelle les innovations structurelles désignées explicitement peuvent influer – simultanément et en décalage – sur la dynamique de la constante et des coefficients autorégressifs.

Identifying Aggregate Shocks with Micro-level Heterogeneity: Financial Shocks and Investment Fluctuation

Document de travail du personnel 2020-17 Xing Guo
L’auteur met en évidence les chocs financiers globaux et en quantifie les effets sur les investissements des entreprises à partir d’un modèle d’équilibre général dynamique et stochastique (EGDS) estimé dans lequel les entreprises sont hétérogènes. En moyenne, les chocs financiers ne sont responsables que de 1,1 % des variations de l’investissement global des sociétés ouvertes américaines.

Non-competing Data Intermediaries

Document de travail du personnel 2020-28 Shota Ichihashi
J’examine un modèle de la concurrence entre les intermédiaires de données, comme les plateformes en ligne et les courtiers en données, qui recueillent les données personnelles des consommateurs et les vendent à des entreprises en aval.

Identifying Nascent High-Growth Firms Using Machine Learning

Document de travail du personnel 2023-53 Stéphanie Houle, Ryan Macdonald
Les entreprises qui croissent rapidement sont susceptibles d’introduire des innovations, de lancer de nouveaux produits ou de mettre en place des processus inédits (Kogan et autres, 2017), de devenir des entreprises phares (Haltiwanger et autres, 2013) et d’avoir une incidence sur la part globale du travail (Autor et autres, 2020; De Loecker et autres, 2020). Nous explorons l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique supervisé pour cerner un groupe d’entreprises émergentes à forte croissance en nous basant sur des données administratives sur les entreprises canadiennes.
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