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Privacy-Enhancing Technologies for CBDC Solutions

Document d’analyse du personnel 2025-1 Rakesh Arora, Han Du, Raza Ali Kazmi, Duc-Phong Le
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.

Nonparametric Identification of Incomplete Information Discrete Games with Non-equilibrium Behaviors

Document de travail du personnel 2022-22 Erhao Xie
Cette étude écarte conjointement deux hypothèses formulées dans les travaux d’estimation des jeux, soit la restriction paramétrique des primitives du modèle et la restriction des comportements d’équilibre. Ainsi, elle identifie les primitives du jeu sans imposer ces deux hypothèses.

Macroeconomic Predictions Using Payments Data and Machine Learning

Document de travail du personnel 2022-10 James Chapman, Ajit Desai
Nous démontrons l’utilité des données des systèmes de paiement et des modèles d’apprentissage automatique pour les prévisions macroéconomiques et proposons un ensemble d’outils économétriques pour surmonter les défis qui leur sont associés.

Bootstrapping Mean Squared Errors of Robust Small-Area Estimators: Application to the Method-of-Payments Data

Document de travail du personnel 2018-28 Valéry Dongmo Jiongo, Pierre Nguimkeu
Nous proposons une nouvelle procédure bootstrap pour estimer l’erreur quadratique moyenne associée aux estimateurs sur petits domaines robustes. La validité asymptotique du bootstrap proposé est formellement établie et ses propriétés en échantillons finis sont examinées à l’aide de simulations de Monte Carlo.
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