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8 octobre 2006
La Banque du Canada considère un très large éventail de données et d'analyses avant d'en venir à une décision concernant la politique monétaire; elle recourt à des modèles soigneusement conçus pour créer des projections économiques et examiner plusieurs scénarios. L'article fait état des projets de recherche en cours à la Banque en vue de mettre au point des modèles au sein desquels les variables financières jouent un rôle actif dans la transmission des mesures de politique monétaire à l'activité économique. Ces modèles peuvent faciliter l'analyse de l'information économique du point de vue financier et fournir une vue d'ensemble des répercussions de l'évolution financière sur les perspectives économiques actuelles. Les auteurs expliquent en outre comment ces projets de recherche peuvent contribuer à résoudre d'autres questions fondamentales liées aux objectifs de la politique monétaire, par exemple celle de savoir comment les variations des prix des actifs doivent être incorporées dans le cadre de conduite de la politique monétaire.
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Les marchés des actifs titrisés ont été marqués par un degré élevé de liquidité avant la récente crise financière et par un assèchement soudain de la liquidité au déclenchement de la crise. Un modèle d’équilibre général intégrant des possibilités d’investissement hétérogènes et une diffusion imparfaite de l’information prévoit un degré d’antisélection restreint dans les marchés de la revente d’actifs titrisés en périodes de forte expansion ou de légère récession, en raison des garanties fondées sur la réputation des initiateurs de ces actifs.
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Comme l'auteur le montre, les institutions actives sur les marchés des changes ne font pas qu'assurer la liquidité durant la journée : elles jouent aussi un rôle important dans la fourniture de liquidité au-delà d'un jour. Les coûts liés au maintien de positions non désirées sont contrebalancés en partie par l'information tirée des transactions avec la clientèle.
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Les auteurs examinent le comportement de l'investissement d'un échantillon de petites entreprises sri lankaises ayant un accès limité au crédit. À partir d'un ensemble unique de données longitudinales, ils analysent et comparent les activités de deux groupes de petites entreprises qui se distinguent par leur capacité d'accès au crédit.
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Cette étude examine, au moyen d’un modèle d’économie ouverte avec un secteur bancaire, l’incidence de nouvelles informations positives sur les valeurs futures d’actifs lorsque ces annonces ne se concrétisent pas entièrement. Ce modèle reproduit les évolutions du crédit bancaire et la dynamique de la balance courante en Espagne entre 2000 et 2010. D’après ce modèle, les politiques non traditionnelles entraînent une contraction plus modérée.
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Sur le marché des prêts interbancaires, les banques pratiquent parfois des taux inférieurs au taux de rémunération des dépôts de la banque centrale. Nous expliquons cette anomalie à l’aide d’une théorie fondée sur les frictions de marché et les relations bancaires de long terme.
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Au moyen d’un modèle d’équilibre général qui intègre des contraintes d’emprunt endogènes liées à la valeur des garanties, les auteurs étudient, à partir d’un échantillon représentatif de pays aux secteurs financiers de taille différente, la relation entre le degré de développement financier d’un pays et les variations de son cycle économique.
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Les technologies d’amélioration de la confidentialité pourraient offrir des solutions pour améliorer la protection de la vie privée et répondre à des normes strictes dans le domaine de la protection des données des monnaies numériques de banque centrale. Nous examinons la manière dont ces techniques peuvent transformer la conception de la protection des données des systèmes financiers et présentons les conséquences de leur adoption accrue.
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Dans quelle mesure l’incertitude agrégée entourant les profits influence-t-elle les décisions d’investissement de l’entreprise? Les auteurs proposent une adaptation parcimonieuse d’un modèle autorégressif conditionnellement hétéroscédastique à facteurs pour exploiter des données sur le chiffre d’affaires d’un panel de sous-secteurs et parvenir à une estimation à la fois efficiente et maniable de la volatilité agrégée.