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Nous mesurons les informations difficilement quantifiables contenues dans les témoignages des présidents de la Réserve fédérale américaine devant le Congrès et analysons leurs effets sur les marchés financiers. Nous constatons que l’augmentation des indices d’émotion textuelle, vocale ou faciale pendant ces témoignages entraîne généralement une hausse du cours et une baisse de la volatilité des actions.

Nous estimons les effets de l’incertitude économique sur l’emploi du temps et discutons de ses implications macroéconomiques. Nous créons un modèle pour montrer que la substitution entre le travail marchand et non marchand fournit une marge d’assurance supplémentaire aux ménages, affaiblissant l’épargne et l’offre de travail de précaution, et diminuant la demande globale, ce qui amplifie ultimement les effets de contraction de l’incertitude.

Ce bulletin mensuel présente les publications les plus récentes des économistes de la Banque du Canada, y compris les études parues dans des publications externes et les documents de travail publiés dans le site de la Banque.

Les effets signalés antérieurement qu’exercent la qualité des institutions et les risques politiques sur l’investissement direct étranger (IDE) sont contrastés et, par conséquent, difficiles à interpréter. Nous présentons des données empiriques qui font ressortir une caractérisation intuitive statistiquement solide.

De 2011 à 2019, l’inflation au Canada et dans les économies avancées a été généralement inférieure aux cibles des autorités monétaires, relançant le débat sur la question de savoir si le processus d’inflation a changé. Cette étude met en lumière des enjeux naissants qui influenceront la conduite de la politique monétaire au Canada à court terme.

Nous étudions la section transversale des rendements d’équilibre des actifs sûrs à l’aide d’un modèle d’évaluation maniable, avec une demande de liquidité microfondée et plusieurs actifs sûrs présentant des coûts de transaction hétérogènes. Nous testons les principales prédictions de notre théorie à l’aide d’une nouvelle mesure des rendements d’opportunité (ou l’inverse) relatifs sur le marché des bons du Trésor américain.

Les oracles sont des constructions utilisées en finance décentralisée pour établir le prix des actifs les uns par rapport aux autres. Cependant, certains contiennent des défauts qui peuvent conduire à des attaques par manipulation. Ces attaques exploitent les modèles d’évaluation des cours intégrés dans les oracles pour escroquer les créateurs et les utilisateurs. Nous vérifions automatiquement les défauts, qui peuvent être atténués pour améliorer la sécurité de la monnaie numérique.

Dans cette étude, nous analysons des modèles dynamiques d’équilibre général où les entreprises font des opérations en capital sur des marchés soumis à des frictions. Les gains liés à ces opérations tiennent à l’hétérogénéité ex ante : certaines entreprises ont de meilleures stratégies d’investissement et accumulent des capitaux sur le marché primaire, tandis que d’autres le font sur le marché secondaire.

Dans cette étude, nous analysons la réaction de la politique commerciale du Canada à la phase de mondialisation économique de la fin du XIXe et du début du XXe siècle. Nous mettons en rapport des données annuelles récemment numérisées sur la valeur d’importations canadiennes et les droits de douane acquittés de 1870 à 1913 pour des produits particuliers avec de l’information propre aux fabricants concernant leur production et leur lieu d’implantation, laquelle provient des manuscrits du recensement des établissements industriels de 1871.

Cette étude porte sur la façon dont les banques centrales intègrent des données non traditionnelles et l’intelligence artificielle (IA) dans l’analyse des politiques et les opérations. S’appuyant sur l’expérience de la Banque du Canada, elle traite des applications émergentes, des défis de gouvernance et des choix stratégiques liés au déploiement responsable de l’IA à grande échelle afin d’améliorer la richesse des analyses, l’efficience et la résilience institutionnelle.